機器學習之類別不平衡問題 (3) —— 采樣方法
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 前兩篇主要談類別不平衡問題的評估方法，重心放在各類評估指標以及ROC和PR曲線上，只有在明確了這些后 ...
原文：機器學習類別不平衡處理之欠采樣（undersampling）
類別不平衡就是指分類任務中不同類別的訓練樣例數目差別很大的情況 常用的做法有三種，分別是 .欠采樣， .過采樣， .閾值移動 由於這幾天做的project的target為正值的概率不到 ，且數據量足夠大，所以我采用了欠采樣： 欠采樣，即去除一些反例使得正 反例數目接近，然后再進行學習，基本的算法如下： 因為對應具體的project，所以里面欠采樣的為反例，如果要使用的話需要做一些改動。 欠采樣法若 ...
2018-05-22 20:35 0 9646 推薦指數：
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