樣本類別比例嚴重失衡
在機器學習中我們經常會遇到一個比較讓人頭疼的問題，就是樣本類別比例失衡,在我第一次參加的Kaggle的比賽中，是一個而分類問題，給定的訓練集樣本中正負樣本的比例大致達到驚人的1：1600。 通過網上搜集資料，其實針對這樣的情況解決辦法可以分為三種： 第一種: 將正向樣本進行重復混入 ...
原文：建模樣本中正樣本比例過低，怎么辦？
http: www.sohu.com a 建模樣本中正樣本比例過低，怎么辦 : 編輯推薦 樣本的選擇對於模型效果來說至關重要，在分類問題中，合適的正負樣本比例也是好模型必不可少的條件。然而，實際接觸到的樣本數據中，正樣本的比例往往非常低，這時候該怎么處理呢 正樣本 負樣本，就是我們常說的 和 。在分類問題建模中，我們經常會遇見正樣本比例過低的問題。像是風險建模時定義的 壞客戶 ，精准營銷建模中購買 ...
2017-10-26 17:28 0 1766 推薦指數：
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