機器學習：處理非平衡數據集的辦法
所謂類別不平衡問題就是分類任務中不同類別的訓練案例數目差別極其大的情況。不是一般性，我們在這里討論二分類問題中正例個數遠遠少於反例的情形。常見的處理非平衡數據集的辦法主要有: 1.閾值移動（Threshold Moving）： 通常我們預測類別的方法是學習得到 ...
原文：【Machine Learning】如何處理機器學習中的非均衡數據集？
在機器學習中，我們常常會遇到不均衡的數據集。比如癌症數據集中，癌症樣本的數量可能遠少於非癌症樣本的數量 在銀行的信用數據集中， 按期還款的客戶數量可能遠大於違約客戶的樣本數量。 比如非常有名的德國信用數據集，正負樣本的分類就不是很均衡： 如果不做任何處理簡單地進行訓練，那么訓練結果中 以SVM為例 ，大部分好客戶 約 能被正確地識別為好客戶，但是大部分的壞客戶 約 卻會被識別為好客戶。 這個時候 ...
2018-08-22 21:27 0 1539 推薦指數：
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