樣本不平衡問題如何解決
樣本不平衡問題如何解決 1. 什么是樣本不平衡問題？ 所謂的類別不平衡問題指的是數據集中各個類別的樣本數量極不均衡。以二分類問題為例，假設正類的樣本數量遠大於負類的樣本數量，通常情況下把樣本類別比例超過4:1（也有說3:1）的數據就可以稱為不平衡數據。 樣本不平衡實際上是一種非常常見的現象 ...
原文：怎樣解決樣本不平衡問題
這幾年來，機器學習和數據挖掘非常火熱，它們逐漸為世界帶來實際價值。與此同時，越來越多的機器學習算法從學術界走向工業界，而在這個過程中會有很多困難。數據不平衡問題雖然不是最難的，但絕對是最重要的問題之一。 一 數據不平衡 在學術研究與教學中，很多算法都有一個基本假設，那就是數據分布是均勻的。當我們把這些算法直接應用於實際數據時，大多數情況下都無法取得理想的結果。因為實際數據往往分布得很不均勻，都會 ...
2018-08-30 16:34 1 7318 推薦指數：
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