不平衡

一、概述 在机器学习中，样本不平衡（imbalance）是指不同类别的样本数量差距悬殊的情况，这种情况在很多实际任务中很常见。如垃圾邮件分类中，正样本（垃圾邮件）通常只占总样本数量…

一、不平衡数据是什么 数据不平衡是指某些类别的样本数量很少，在机器学习中，训练数据集并不均衡，可能导致分类器过于关注数量众多的类别，而忽视数量较少的类别。数据不平衡问题在自然界广泛…

本文目录一览： 1、解决正负样本数据不平衡 2、如何解决机器学习中数据不平衡问题 3、数据不平衡怎么办? 解决正负样本数据不平衡 解决这一问题的基本思路是让正负样本在训练过程中拥有…