不均衡樣本集問題
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 ...
原文：不均衡樣本集的重采樣
樣本不均衡時出現問題的原因 本質原因：模型在訓練時優化的目標函數和測試時使用的評價標准不一致 這種不一致： 訓練數據的樣本分布與測試時期望的樣本分布不一致 訓練階段不同類別的權重 重要性 與測試階段不一致 解決方法 基於數據的方法 對數據進行重采樣，使樣本變得均衡 隨機采樣： 過采樣：從 S min 中有放回采樣，可能造成過擬合 欠采樣：從 S maj 隨機舍棄，可能損失有用信息 SMOTE算法 ...
2019-11-24 15:46 0 329 推薦指數：
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