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2019年11月7日
机器学习中样本不平衡的处理方法
摘要: 在现实收集的样本中,正负类别不均衡是现实数据中很常见的问题。一个分类器往往 Accuracy 将近90%,但是对少数样本的判别的 Recall 却只有10%左右。这对于我们正确找出少数类样本非常不利。 举例来说:在一波新手推荐的活动中,预测用户是否会注册的背景下,不注册的用户往往是居多的,这个正负比
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posted @ 2019-11-07 18:26 百家齐鸣
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