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2017年9月11日
避免样本不均衡的一种思路
摘要: 我们通常训练出一个分类模型时,再用这个模型对训练集合或者测试集合分类时,会发现分类会侧重于某一个类别 这时候可能出现训练样本不均衡,或者边界样本(这里边界样本就是指那些不容易分类,或者分类错误率主要贡献的样本) 这时候可以将分类错误的样本单独分出来,并手动再标注下,形成新的数据集合,然后,基于这个新
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posted @ 2017-09-11 10:27 youxiaogeo
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