2024年10月27日
过采样与欠采样技术原理图解:基于二维数据的常见方法效果对比
摘要： 在现实场景中,收集一个每个类别样本数量完全相同的数据集是十分困难的。实际数据往往是不平衡的,这对于分类模型的训练可能会造成问题。当模型在这样一个不平衡数据集上训练时,由于某个类别的样本数量远多于其他类别,模型通常会更擅长预测样本量较大的类别,而在预测小类别时表现不佳。为了缓解这一问题,我们可以使用过 阅读全文
posted @ 2024-10-27 09:39 deephub 阅读(37) 评论(0) 推荐(0) 编辑