2019年10月13日
机器学习：处理非平衡数据集的办法
摘要： 所谓类别不平衡问题就是分类任务中不同类别的训练案例数目差别极其大的情况。不是一般性，我们在这里讨论二分类问题中正例个数远远少于反例的情形。常见的处理非平衡数据集的办法主要有: 1.阈值移动（Threshold Moving）： 通常我们预测类别的方法是学习得到正例概率$P$，如果：\begin{eq 阅读全文
posted @ 2019-10-13 23:10 Freiburger 阅读(1948) 评论(0) 推荐(0) 编辑