機器學習分類問題中_訓練數據類別不均衡怎么解決
碰到樣本數據類別不均衡怎么辦？ 如果有 10000個樣例， 做二分類，9990條數據 都屬於 正類1， 如果不處理的話 預測全部結果為 1， 准確率也為 99%，但這顯然不是想要的結果。 碰到這樣樣本很不平衡的樣例，應該怎樣做。 前期數據准備 1. 欠采樣 ...
原文：機器學習中的類別不均衡問題
基礎概念 類別不均衡是指在分類學習算法中，不同類別樣本的比例相差懸殊，它會對算法的學習過程造成重大的干擾。比如在一個二分類的問題上，有 個樣本，其中 個正樣本， 個負樣本，在這種情況下，算法只需將所有的樣本預測為負樣本，那么它的精度也可以達到 . ，雖然結果的精度很高，但它依然沒有價值，因為這樣的學習算法不能預測出正樣本。這里我們可以知道不均衡問題會導致樣本較少那一類的高錯分率，即較少一類的樣本 ...
2018-04-19 22:06 0 14303 推薦指數：
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