2019年2月27日
机器学习-样本不均衡问题处理
摘要： 在机器学习中，我们获取的数据往往存在一个问题，就是样本不均匀。比如你有一个样本集合，正例有9900个，负例100个，训练的结果往往是很差的，因为这个模型总趋近于是正例的。 就算全是正那么，也有99%的准确率，看起来挺不错的，但是我们要预测的负样本很可能一个都预测不出来。 这种情况，在机器学习中有三个 阅读全文
posted @ 2019-02-27 18:52 依封剑白 阅读(1936) 评论(0) 推荐(0) 编辑