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不平衡样本的处理方法

不平衡样本的处理方法

作者: poteman | 来源:发表于2019-07-19 09:16 被阅读0次
    1. 欠采样: 从多数类的样本中随机选择样本；
    2. 过采样: 复制少数类样本扩大数据集, smote算法及其衍生；
    3. 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。

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