- 欠采样: 从多数类的样本中随机选择样本；
- 过采样: 复制少数类样本扩大数据集, smote算法及其衍生；
- 代价敏感学习: 修改损失函数。将正样本判定为负样本的惩罚和将负样本判定为正样本的惩罚权重不一致。
- 参考链接
分类中解决类别不平衡问题
欠采样: 从多数类的样本中随机选择样本； 过采样: 复制少数类样本扩大数据集, smote算法及其衍生； 代价敏感...
这里要讨论特征预处理的相关问题。主要包括特征的归一化和标准化，异常特征样本清洗与样本数据不平衡问题的处理。(原文地...
在样本稀少的时候，怎么处理样本不平衡的问题？这个问题比较经典，也在面试中经常用到，尤其在金融领域常遇到，基本解决的...
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我们在之前讨论的问题都是二分类问题，比如 两类方法： 这种方法会导致训练样本不平衡的问题 右边的样本数远多于左边，...
一、样本不均衡的介绍 1.1 样本不均衡现象 样本（类别）样本不平衡（class-imbalance）指的是分类任...
数据不平衡问题 答案取决于数据 平衡数据 少数样本过采样 多数样本欠采样 ...
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EDA（探索性数据分析）与数据描述，该步骤主要是获取样本总体的大概情况，以便制定样本总体的数据预处理方法。描述样本...
医学数据的处理，传统数据的处理方法，大数据对传统数据的冲击，样本的选择，在大数据面前选择样本还有意义吗？是不是有矛...
本文标题：不平衡样本的处理方法
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/mvndlctx.html
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