类别不平衡问题
类别不平衡问题指分类任务中不同类别的训练样本数目差别很大的情况。一般来说，不平衡样本会导致训练模型侧重样本数目较多的类别，而“轻视”样本数目较少类别，这样模型在测试数据上的泛化能力就会受到影响。一个例子，训练集中有99个正例样本，1个负例样本。在不考虑样本不平衡的很多情况下，学习算法会使分类器放弃 ...
原文：利用类权重来改善类别不平衡
作者 PROCRASTINATOR 编译 VK 来源 Analytics Vidhya 概述 了解类权重优化是如何工作的，以及如何在logistic回归或任何其他算法中使用sklearn实现相同的方法 了解如何在不使用任何采样方法的情况下，通过修改类权重可以克服类不平衡数据的问题 介绍 机器学习中的分类问题是我们给出了一些输入 独立变量 ，并且我们必须预测一个离散目标。离散值的分布极有可能是非常不 ...
2020-11-05 21:54 0 538 推荐指数：
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