欠采樣和過采樣解決分類樣本不平衡問題
什么是樣本不平衡 對於二分類問題，如果兩個類別的樣本數目差距很大，那么訓練模型的時候會出現很嚴重的問題。舉個簡單的例子，貓狗圖片分類，其中貓有990張，狗有10張，這時候模型只需要把所有輸入樣本都預測成貓就可以獲得99%的識別率，但這樣的分類器沒有任何價值，它無法預測出狗。 類別不平衡 ...
原文：分類問題中的過采樣和欠采樣
在分類問題中，有存在正反例數目差異較大的情況，這種情況叫做類別不平衡。 針對這種問題，解決方式主要有 種：假設正例數量大，反例數目極小。 減少正例的數量，使得數據平衡，再進一步分類，這種情況屬於 欠采樣 增加反例的數目平衡數據，再分類，這種稱為 過采樣 閾值移動：直接使用原始數據進行分類，但在用訓練好的分類器進行預測時，將下式加入到決策過程中，以調整正反例的平衡性。 ...
2018-08-03 15:38 0 4201 推薦指數：
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