2018年7月12日
过抽样 欠抽样
摘要： 不均衡学习的抽样方法 通常情况下，在不均衡学习应用中使用抽样方法的目的就是为了通过一些机制改善不均衡数据集，以期获得一个均衡的数据分布。 研究表明，对于一些基分类器来说，与不均衡的数据集相比一个均衡的数据集可以提高全局的分类性能。数据层面的处理方法是处理不均衡数据分类问题的重要途径之一，它的实现方法 阅读全文
posted @ 2018-07-12 09:31 喵喵帕斯 阅读(889) 评论(0) 推荐(0) 编辑