機器學習，數據——數據集不平衡處理
一、概述 1.處理方法總結 （1）不平衡數據集 通常情況下通常情況下把多數類樣本的比例接近100:1這種情況下的數據稱為不平衡數據。不平衡數據的學習即需要在分布不均勻的數據集中學習到有用的信息。 （2）不平衡數據集的處理方法主要分為兩個方面 1、從數據的角度出發，主要方法為采樣，分為欠 ...
原文：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: .閾值移動 Threshold Moving ： 通常我們預測類別的方法是學習得到正例概率 P ，如果： begin equation frac P P gt end equation 則我們判斷樣本為正，否則為負。但是對 ...
2019-10-13 23:10 0 377 推薦指數：
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