怎樣解決樣本不平衡問題
這幾年來，機器學習和數據挖掘非常火熱，它們逐漸為世界帶來實際價值。與此同時，越來越多的機器學習算法從學術界走向工業界，而在這個過程中會有很多困難。數據不平衡問題雖然不是最難的，但絕對是最重要的問題之一。 一、數據不平衡 在學術研究與教學中，很多算法都有一個基本假設，那就是數據分布 ...
原文：欠采樣和過采樣解決分類樣本不平衡問題
什么是樣本不平衡 對於二分類問題，如果兩個類別的樣本數目差距很大，那么訓練模型的時候會出現很嚴重的問題。舉個簡單的例子，貓狗圖片分類，其中貓有 張，狗有 張，這時候模型只需要把所有輸入樣本都預測成貓就可以獲得 的識別率，但這樣的分類器沒有任何價值，它無法預測出狗。 類別不平衡 class imbalance 就是指分類任務中正負樣本數目差距很大的情況。生活中有很多類別不平衡的例子，如工業產品次品檢 ...
2021-05-24 19:36 0 3333 推薦指數：
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In [2]: ...
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