不均衡樣本集的處理
不均衡樣本集的處理 不均衡樣本在分類時會出現問題，本質原因是模型在訓練時優化的目標函數和在測試時使用的評價標准不一致。這種“不一致”可能是由於訓練數據的樣本分布於測試時期望的樣本分布不一致（如訓練集正負樣本比例是1:99，而實際測試時期望的正負樣本比例是1:1）；也可能是由於訓練階段不同類 ...
原文：不均衡樣本集問題
: : 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 ： 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的目標函數和人們在測試的時候的評價標准不一致。這種不對齊可能是由於訓練數據的樣本分布與測試時的樣本分布一致，比如在訓練的時候正負樣本嚴重不均衡，但是在 ...
2019-08-27 11:37 0 373 推薦指數：
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