非平衡數據的處理（SMOTE算法）
主要內容： 非平衡數據的特征 SMOTE算法的思想及步驟 SMOTE算法的手工案例 SMOTE算法的函數介紹 1.非平衡數據的特征 在實際應用中，類別型的因變量可能存在嚴重的偏倚，即類別之間的比例嚴重失調。如欺詐問題中，欺詐類觀測在樣本集中畢竟占少數；客戶流失問題 ...
原文：數據預處理-非平衡樣本的處理方式(SMOTE--待補充)
背景： 在機器學習中，我們獲取的數據往往存在一個問題，就是樣本不均勻。比如你有一個樣本集合，正例有 個，負例 個，訓練的結果往往是很差的，因為這個模型總趨近於是正例的。 就算全是正那么，也有 的准確率，看起來挺不錯的，但是我們要預測的負樣本很可能一個都預測不出來。 這種情況，在機器學習中有三個處理辦法，過采樣 欠采樣 K fold交叉驗證 一.一般經驗 . : 以上是需要做均衡處理的 ,普通數據 ...
2020-02-20 22:42 0 1035 推薦指數：
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