處理樣本不均衡數據
處理樣本不均衡數據一般可以有以下方法： 1、人為將樣本變為均衡數據。 上采樣：重復采樣樣本量少的部分，以數據量多的一方的樣本數量為標准，把樣本數量較少的類的樣本數量生成和樣本數量多的一方相同。 下采樣：減少采樣樣本量多的部分，以數據量少的一方的樣本數量為標准。 2、調節模型參數 ...
原文：不均衡樣本的處理方式
目前正在做的一個項目碰到了樣本不均衡的問題，轉載博主的文章以方便項目改進研究 原文：https: blog.csdn.net quiet girl article details 論文鏈接：Learning from Imbalanced Data 一 基本概念 類間不平衡 VS. 類內不平衡類間不平衡：不同類別之間的數據量相差較大。 類內不平衡：某一個類分布成多個小聚類，每個小聚類數據量相差較大 ...
2018-12-31 09:39 0 930 推薦指數：
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2019-08-27 11:01:52 問題描述：對於二分類問題，如果在訓練的時候正負樣本集合非常的不均衡，比如出現了1 ：1000甚至更大的比例懸殊，那么如何處理數據以更好的訓練模型。 問題求解： 為什么很多的分類模型在訓練數據的時候會出現數據不均衡的問題呢？本質原因是模型在訓練時優化 ...