機器學習之類別不平衡問題 (3) —— 采樣方法
機器學習之類別不平衡問題 (1) —— 各種評估指標 機器學習之類別不平衡問題 (2) —— ROC和PR曲線 機器學習之類別不平衡問題 (3) —— 采樣方法 完整代碼 前兩篇主要談類別不平衡問題的評估方法，重心放在各類評估指標以及ROC和PR曲線上，只有在明確了這些后 ...
原文：機器學習中的數據不平衡問題----通過隨機采樣比例大的類別使得訓練集中大類的個數與小類相當，或者模型中加入懲罰項
機器學習中的數據不平衡問題 摘自：http: wap.sciencenet.cn blogview.aspx id 最近碰到一個問題，其中的陽性數據比陰性數據少很多，這樣的數據集在進行機器學習的時候會使得學習到的模型更偏向於預測結果為陰性。查找了相關的一些文獻，了解了一些解決這個問題的一些方法和技術。 首先，數據集不平衡會造成怎樣的問題呢。一般的學習器都有下面的兩個假設：一個是使得學習器的准確率 ...
2017-07-14 14:29 1 1140 推薦指數：
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