機器學習：處理非平衡數據集的辦法
所謂類別不平衡問題就是分類任務中不同類別的訓練案例數目差別極其大的情況。不是一般性，我們在這里討論二分類問題中正例個數遠遠少於反例的情形。常見的處理非平衡數據集的辦法主要有: 1.閾值移動（Threshold Moving）： 通常我們預測類別的方法是學習得到 ...
原文：【譯】非平衡數據機器學習
這篇文章翻譯至http: www.svds.com learning imbalanced classes ，作者簡潔明了地闡述了非平衡數據及解決這類問題的常用方法。其實一些朴素的方法我們自己也能想到，並且也實際使用過一些，比如重采樣 調整權值等。然而，我們並沒有去做一些歸納。感謝作者幫我們歸納了一些思想朴素但又實際有用的方法。 什么是非平衡數據 如果你剛開始一門機器學習課程，可能大部分數據集都相 ...
2016-09-20 20:15 0 3086 推薦指數：
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