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 (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 在二分類問題中，通常假設正負類別相對均衡，然而實際應用中類別不平衡的問題，如100, 1000, 10000倍 ...
原文：機器學習-類別不平衡問題
引言：我們假設有這種情況，訓練數據有反例 個，正例 個，模型是一個永遠將新樣本預測為反例的學習器，就能達到 . 的精度，這樣顯然是不合理的。 類別不平衡：分類任務中不同類別的訓練樣例數差別很大。 一般我們在訓練模型時，基於樣本分布均勻的假設。從線性分類器的角度討論，使用 y wTx b 對新樣本分類時，用預測的 y 與一個閾值進行比較，y gt . 即判別為正例，否則判別為負例。這里的 y 實際 ...
2017-08-16 15:56 0 5314 推薦指數：
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