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2017年9月1日 #

分类中数据不平衡问题的解决经验[转载]

摘要： 问题：研究表明，在某些应用下，1∶35的比例就会使某些分类方法无效，甚至1∶10的比例也会使某些分类方法无效。（1）少数类所包含的信息就会很有限，从而难以确定少数类数据的分布，即在其内部难以发现规律，进而造成少数类的识别率低（2）数据碎片。很多分类算法采用分治法，样本空间的逐渐划分会导致数据碎片问题 阅读全文

posted @ 2017-09-01 19:13 JHJ_BABY 阅读(171) 评论(0) 推荐(0) 编辑

机器学习积累【2】

摘要： 1、样本不平衡问题 正样本多余正样本： 1）欠采样，随机抽取负样本去除，使的正负样本比例平衡。缺点是会丢失多数类的一些重要信息，不能够充分利用已有的信息 2）过采样，增加一些正样本，使得正负样本比例接近。最简单的办法是简单复制少数类样本，缺点是可能导致过拟合，没有给少数类增加任何新的信息。改进的方法 阅读全文

posted @ 2017-09-01 19:12 JHJ_BABY 阅读(229) 评论(0) 推荐(0) 编辑