這主要是由于數(shù)據(jù)分布不平衡造成的。解決方法如下:
1. 采樣,對小樣本加噪聲采樣,對大樣本進行下采樣
2. 數(shù)據(jù)生成,利用已知樣本生成新的樣本
3. 進行特殊的加權,如在Adaboost中或者SVM中
4. 采用對不平衡數(shù)據(jù)集不敏感的算法
5. 改變評價標準:用AUC/ROC來進行評價
6. 采用Bagging/Boosting/ensemble等方法
7. 在設計模型的時候考慮數(shù)據(jù)的先驗分布
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這主要是由于數(shù)據(jù)分布不平衡造成的。解決方法如下:
1. 采樣,對小樣本加噪聲采樣,對大樣本進行下采樣
2. 數(shù)據(jù)生成,利用已知樣本生成新的樣本
3. 進行特殊的加權,如在Adaboost中或者SVM中
4. 采用對不平衡數(shù)據(jù)集不敏感的算法
5. 改變評價標準:用AUC/ROC來進行評價
6. 采用Bagging/Boosting/ensemble等方法
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