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：利用類權重來改善類別不平衡
作者 PROCRASTINATOR 編譯 VK 來源 Analytics Vidhya 概述 了解類權重優化是如何工作的，以及如何在logistic回歸或任何其他算法中使用sklearn實現相同的方法 了解如何在不使用任何采樣方法的情況下，通過修改類權重可以克服類不平衡數據的問題 介紹 機器學習中的分類問題是我們給出了一些輸入 獨立變量 ，並且我們必須預測一個離散目標。離散值的分布極有可能是非常不 ...
2020-11-05 21:54 0 538 推薦指數：
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