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：分类中解决类别不平衡问题
.什么是类别不平衡问题 如果不同类别的训练样例数目稍有差别，通常影响不大，但若差别很大，则会对学习过程造成困扰。例如有 个反例，但是正例只有 个，那么学习方法只需要返回一个永远将新样本预测为反例的学习器，就能达到 . 的精度 然而这样的学习器往往没有价值，因为它不能预测出任何正例。 类别不平衡 class imbalance 就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。在现实的分类学习 ...
2021-12-06 15:35 0 140 推荐指数：
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