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水熊虫
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代价敏感学习
2020年6月18日
机器学习
样本不均之样本采样
采样什么是类不平衡问题类不平衡(class-imbalance)是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均。比如说一个二分类问题,1000个训练样本,比较理想的情况是正类、负类样本的数量相差不多;而如果正类样本有995个、负类样本仅5个,就意味着存在类不平衡。在后文中,把样本数量过少的类别称为“少数类”。但实际上,数据集上的类不平衡到底有没有达到需要特殊处理的程度,还要看不处理时训练出来的模型
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