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[人工智能]机器学习中样本不平衡问题的解决

https://m.nowcoder.com/questions?uuid=31f2dc86be204260a0d01c79a88a7d78

参考西瓜书，解决类别不平衡书中提出三种方法： ? ?1.下采样 ? ?2.过采样 ? ?3.阈值偏移 ? ?所以我觉得第一个也应该选吧

主要三个方面，数据，模型和评估方法。
?
?数据上过采样和欠采样，使之均衡；
?模型上选对样本不均衡问题不敏感的模型，如决策树； 或者调整分类阈值，使得更倾向与类别少的数据
?评估方法，比如ROC或者F1得分

难易样本不平衡的问题又该如何解决
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加:2021-08-19 12:04:06  更:2021-08-19 12:04:18 
 
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