機器學習，數據——數據集不平衡處理
一、概述 1.處理方法總結 （1）不平衡數據集 通常情況下通常情況下把多數類樣本的比例接近100:1這種情況下的數據稱為不平衡數據。不平衡數據的學習即需要在分布不均勻的數據集中學習到有用的信息。 （2）不平衡數據集的處理方法主要分為兩個方面 1、從數據的角度出發，主要方法為采樣，分為欠 ...
原文：多分類機器學習中數據不平衡的處理（NSL-KDD 數據集+LightGBM)
作者丨琥珀里有波羅的海 來源丨機器學習算法與Python實戰 前言 數據不平衡問題在機器學習分類問題中很常見，尤其是涉及到 異常檢測 類型的分類。因為異常一般指的相對不常見的現象，因此發生的機率必然要小很多。因此正常類的樣本量會遠遠高於異常類的樣本量，一般高達幾個數量級。比如：疾病相關的樣本，正常的樣本會遠高於疾病的樣本，即便是當下流行的COVID 。比如kaggle 競賽的信用卡交易欺詐 cre ...
2021-12-28 15:43 0 1533 推薦指數：
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（定義，舉例，實例，問題，擴充，采樣，人造，改變） 一、不平衡數據集 1）定義 不平衡數據集指的是數據集各個類別的樣本數目相差巨大。以二分類問題為例，假設正類的樣本數量遠大於負類的樣本數量，這種情況下的數據稱為不平衡數據 2）舉例 在二分類問題中，訓練集中class 1的樣本 ...