機器學習中的數據不平衡問題
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。查找了相關的一些文獻，了解了一些解決這個問題的一些方法和技術。 首先，數據集不平衡會造成怎樣的問題呢。一般的學習器都有下面的兩個假設：一個是使得學習器的准確率最高 ...
原文：機器學習中如何處理不平衡數據（imbalanced data）？
推薦一篇英文的博客： Tactics to Combat Imbalanced Classes in Your Machine Learning Dataset .不平衡數據集帶來的影響 一個不平衡的兩類數據集，使用准確率 accuracy 作為模型評價指標，最后得到的准確率很高，感覺結果很棒大功告成了，但再看看混淆矩陣 confusion matrix 或者少數類 樣本數量少的這一類 的召回率 ...
2018-07-14 15:20 0 754 推薦指數：
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