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【机器学习】类不平衡 class-imbalance

seven_ • • 后端笔记 • 阅读 123

导读：本篇文章讲解 【机器学习】类不平衡 class-imbalance，希望对大家有帮助，欢迎收藏，转发！站点地址：www.bmabk.com

文章目录

类不平衡是什么？

  1. 概念：
    类不平衡（class-imbalance）指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。
    各个类别的样本量分布不均——某些类别的样本数量极多，有些类别的样本数量极少，就是类不平衡（class-imbalance）问题。

  2. 后果：
    若不同类别样例数差别很大，则会对学习过程造成困扰。例如有998个反例，但是正例只有2个，那么学习方法只需要返回一个永远将新样本预测为反例的学习器，就能达到99.8%的精度；然而这样的学习器往往没有价值，因为它不能预测出任何正例。

参考链接

机器学习 —— 类不平衡问题与SMOTE过采样算法

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