机器学习样本不平衡处理
样本不平衡往往会导致以下问题： 对比例小的样本造成过拟合，也就是说预测偏向样本数较多的分类。这样就会大大降低模型的范化能力。往往accuracy（准确率）很高，但auc很低。 针对样本的不平衡问题，有以下几种常见的解决思路： 搜集更多的数据 改变评判指标 对数据进行采样 ...
原文：机器学习笔记：imblearn之SMOTE算法处理样本类别不平衡
一 业务背景 日常工作 比赛的分类问题中常遇到类别型的因变量存在严重的偏倚，即类别之间的比例严重失调。 样本量差距过大会导致建模效果偏差。 例如逻辑回归不适合处理类别不平衡问题，会倾向于将样本判定为大多数类别，虽然能达到很高的准确率，但是很低的召回率。 出现样本不均衡场景主要有： 异常检测：恶意刷单 黄牛 欺诈问题 欺诈用户样本可能少于 客户流失：流失用户占比也非常低 偶发事件：无法预判 低频事件 ...
2022-03-07 16:47 0 6666 推荐指数：
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