總結：不平衡數據的分類， 數據層面：使用過采樣是主流，過采樣通常使用smote，或者少數使用數據復制。過采樣后模型選擇RF xgboost 神經網絡能夠取得非常不錯的效果。 模型層面：使用模型集成，樣本不做處理，將各個模型進行特征選擇 參數調優后進行集成，通常也能夠取得不錯的結果。 其他方法：偶爾可以使用異常檢測技術，主要有IsolationForest，OneClassSVM，LocalOutl ...
2018-05-25 17:44 0 2122 推薦指數：
先看數據： 特征如下： Time Number of seconds elapsed between each transaction (over two days ...
數據集 (一）認識數據、分析數據， ...
大部分內容來自：https://mp.weixin.qq.com/s/vAHTNidkZp6GprxK4ikysQ 解決數據不平衡的方法： 整個流程： 注意事項： 評估指標：使用精確度（Precise Rate）、召回率（Recall Rate）、Fmeasure或ROC曲線 ...
win10 + pycharm + CPU 介紹背景 要求用卷積神經網絡對不同水分的玉米進行 ...
寫在jupyter里面比較漂亮： https://douzujun.github.io/page/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%A ...
機器學習中的數據不平衡問題 摘自：http://wap.sciencenet.cn/blogview.aspx?id=377102 最近碰到一個問題，其中的陽性數據比陰性數據少很多，這樣的數據集在進行機器學習的時候會使得學習到的模型更偏向於預測結果為陰性 ...
(4)—數據預處理 5.使用sklearn進行數據挖掘-房價預測(5)—訓練模型 6.使用sklear ...
補充：https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-15-276 如果用arima的話，還不如使用隨機森林。。。 原文地址：https://medium.com ...
