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：機器不學習：如何處理數據中的「類別不平衡」？
機器不學習 jqbxx.com 機器學習好網站 機器學習中常常會遇到數據的類別不平衡 class imbalance ，也叫數據偏斜 class skew 。以常見的二分類問題為例，我們希望預測病人是否得了某種罕見疾病。但在歷史數據中，陽性的比例可能很低 如百分之 . 。在這種情況下，學習出好的分類器是很難的，而且在這種情況下得到結論往往也是很具迷惑性的。 以上面提到的場景來說，如果我們的分類器 ...
2018-02-05 11:14 0 1798 推薦指數：
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引言：我們假設有這種情況，訓練數據有反例998個，正例2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99.8%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 ...
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從重采樣到數據合成：如何處理機器學習中的不平衡分類問題？ 轉載自【機器之心】http://www.jiqizhixin.com/article/2499本文作者為來自 KPMG 的數據分析顧問 Upasana Mukherjee 如果你研究過一點機器學習和數據科學，你肯定遇到過不平衡的類分布 ...