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：分類中解決類別不平衡問題
.什么是類別不平衡問題 如果不同類別的訓練樣例數目稍有差別，通常影響不大，但若差別很大，則會對學習過程造成困擾。例如有 個反例，但是正例只有 個，那么學習方法只需要返回一個永遠將新樣本預測為反例的學習器，就能達到 . 的精度 然而這樣的學習器往往沒有價值，因為它不能預測出任何正例。 類別不平衡 class imbalance 就是指分類任務中不同類別的訓練樣例數目差別很大的情況。在現實的分類學習 ...
2021-12-06 15:35 0 140 推薦指數：
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