重取樣：重取樣包括兩種方式—欠取樣和過取樣
過取樣是針對資料少的樣本的處理方法，簡單的可以隨機複製一些樣本來擴增數量，但是這樣可能會造成過擬合（高方差），較為有效的方法可以對資料進行擴增，例如翻轉，平移，亮度增強等
欠取樣是針對資料多的樣本，可以將多的樣本隨機剔除一些，達到和較小樣本相同數目，在進行訓練。但是這樣就未充分利用資料。改進的方法是隨機從中挑選出和少類樣本的資料，進行訓練得到乙個分類器。然後放回重複該步驟。最後進行整合演算法學習。
正常我們評價分類會用準確度來評價，但是一旦不均衡，該評價就失去了意義。
可以換用pr曲線，同時考慮精準率和召回率
不用對資料進行處理，將閾值調到正例/負例
機器學習中如何解決資料不平衡問題？
2.使用k fold交叉驗證 3.轉化為一分類問題 4.組合不同的重取樣資料集 5.用不同比例重新取樣 6.多模型bagging 7.集群豐富類 8.設計適用於不平衡資料集的模型 總結 在學術研究與教學中，很多演算法都有乙個基本假設，那就是資料分布是均勻的。當我們把這些演算法直接應用於實際資料時，大...
資料不平衡問題
資料不平衡問題實際上指的就是y的分布相差很大的問題，又稱為類別不平衡問題。出現這種問題的原因是在實際取樣中，有可能會出現一類的y數量遠遠大於另一類的例子。乙個很明顯的例子就是在做信用卡還款 的時候，一定是按時還款的人佔據絕大多數，不按時還款的人佔一小部分，那如果機器無腦 新客戶一定會還款，正確率是很...
資料不平衡分類問題
不平衡分類問題是指訓練樣本數量在類間分布不平衡的模式分類問題。在實際應用中，不平衡問題很常見。有些問題其原始資料的分布就存在不平衡，如通過衛星雷達檢測海面石油油汙 監測信用卡非法交易 發掘基因序列中編碼資訊以及醫學資料分類等。所謂的資料不平衡是指 資料集樣本類別極不均衡。不平衡資料的學習即需要在如此...