類別不平衡問題
類別不平衡問題指分類任務中不同類別的訓練樣本數目差別很大的情況。一般來說，不平衡樣本會導致訓練模型側重樣本數目較多的類別，而“輕視”樣本數目較少類別，這樣模型在測試數據上的泛化能力就會受到影響。一個例子，訓練集中有99個正例樣本，1個負例樣本。在不考慮樣本不平衡的很多情況下，學習算法會使分類器放棄 ...
原文：類別不平衡問題解決方式
PS:做過一個天文圖像的分類項目 分三類，數量量級差別大 ，里面存在嚴重的分類不平衡問題，查閱后，類別不平衡主要有以下幾個方式處理。 采樣： 采樣法常分為上采樣和下采樣：上采樣是通過把少量數據類別的數據重復復制抽取的方法使各類別的數據比例維持在合理的比例，但是這樣做很容易造成過擬合。下采樣是通過從多數數據類中篩選出部分數據使各個類別的數據維持在合理的比例中，但是這樣的方法容易丟失關鍵數據，在數據 ...
2020-03-07 14:31 0 1055 推薦指數：
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