關於樣本不均衡問題
原文地址：一只鳥的天空，http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49408131 在分類中如何處理訓練集中不平衡問題 在很多機器學習任務中，訓練集中可能會存在某個或某些類別下的樣本數遠大於另一些類別下的樣本數目。即類別 ...
原文：如何解決樣本不均衡問題
解決樣本不均衡的問題很多，主流的幾個如下： .樣本的過采樣和欠采樣。 ..使用多個分類器進行分類。 .將二分類問題轉換成其他問題。 .改變正負類別樣本在模型中的權重。 一 樣本的過采樣和欠采樣。 .過采樣：將稀有類別的樣本進行復制，通過增加此稀有類樣本的數量來平衡數據集。該方法適用於數據量較小的情況。 .欠抽樣：從豐富類別的樣本中隨機選取和稀有類別相同數目的樣本，通過減少豐富類的樣本量啦平衡數據集 ...
2018-04-03 20:58 0 6712 推薦指數：
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