摘要:
类别不平衡问题是指:在分类任务中,数据集中来自不同类别的样本数目相差悬殊。 类别不平衡问题会造成这样的后果:在数据分布不平衡时,其往往会导致分类器的输出倾向于在数据集中占多数的类别:输出多数类会带来更高的分类准确率,但在我们所关注的少数类中表现不佳。 处理这个问题通常有3种方法: 1. 欠采样 假设 阅读全文
posted @ 2019-07-24 21:20
HuZihu
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摘要:
之前介绍了这么多分类模型的性能评价指标(《分类模型的性能评价指标(Classification Model Performance Evaluation Metric)》),那么到底应该选择哪些指标来评估自己的模型呢?答案是应根据应用场景进行选择。 查全率(Recall):recall是相对真实的情 阅读全文
posted @ 2019-07-24 20:42
HuZihu
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