樣本不平衡的處理
detection）問題。 對於一般的機器學習方法，最常見的評價指標無疑是分類准確度ACC (accura ...
原文：機器學習樣本不平衡處理
樣本不平衡往往會導致以下問題： 對比例小的樣本造成過擬合，也就是說預測偏向樣本數較多的分類。這樣就會大大降低模型的范化能力。往往accuracy 准確率 很高，但auc很低。 針對樣本的不平衡問題，有以下幾種常見的解決思路： 搜集更多的數據 改變評判指標 對數據進行采樣 合成樣本 改變樣本權重 搜集更多的數據 搜集更多的數據，從而讓正負樣本的比例平衡，這種方法往往是最被忽視的方法，然而實際上，當搜 ...
2020-01-06 14:37 0 794 推薦指數：
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