不平衡數據處理
常用的分類算法一般假設不同類的比例是均衡的，現實生活中經常遇到不平衡的數據集，比如廣告點擊預測（點擊轉化率一般都很小）、商品推薦（推薦的商品被購買的比例很低）、信用卡欺詐檢測等等。 對於不平衡數據集，一般的分類算法都傾向於將樣本划分到多數類，體現在整體的准確率很高。 但對於極不均衡的分類問題 ...
原文：1. 數據不平衡的數據處理
. 數據不平衡的數據處理 . 數據不平衡的分類器評價指標 . 前言 什么是不平衡數據呢 顧名思義即我們的數據集樣本類別比例不均衡。數據不平衡問題主要存在於有監督機器學習任務中。當遇到不平衡數據時，以總體分類准確率為學習目標的傳統分類算法會過多地關注多數類，從而使得少數類樣本的分類性能下降。絕大多數常見的機器學習算法對於不平衡數據集都不能很好地工作。 . 數據不平衡例子 不平衡數據的場景出現在互聯 ...
2018-09-21 19:31 0 6081 推薦指數：
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