如何解决机器学习中样本不均衡问题？ A、B两个类别，现实生活中占比接近10：1，但是类B的重要性又远高于A类，现有A类样本15万条，B类样本1万条…
确切的知道正样本但负样本不确定，且训练数据正负样本分布极不平衡问题求教？ http：//www. cs.uic.edu/~liub/public ations/ICDM-03.pdf 这篇文章中，他介绍了两类算法。一类是两阶段的算法、另一个是一个基于SVM的算法：bias-SVM，详见论文。为了不罗嗦。
为什么模型 训练集的正负比例越接近测试集的比例越好？ 是因为loss为交叉熵的原因，还是因为分布不同局部最优点不同？假如测试集的正负样本比例差距非常大，训练…
在做不均衡样本的分类，直接训练和均衡化（例如上采样）后训练模型，在测试集上的效果ROC有什么差异？ 不均衡样本的分类问题，直接训练模型和样本均衡化（例如下采样，上采样）后训练模型，在测试集上的效果指…
机器学习中非均衡数据集的处理方法？ 目前给一个数据集进行建模，实验目标：根据用户的本地机器故障的发生数据来预测用户是否会投诉。实验数据…
如何对机器学习xgboost中数据集不平衡进行处理？ 请教，下面这段话可否这样理解，“在非平衡数据集的情况下，如果仅仅关心预测的准确率accuracy，那么就…
数据集样本类别不均衡时，训练测试集应该如何做？ 6(2020).https：// doi.org/10.1186/s12864- 019-6413-7】 当然，类别不平衡问题是一个深坑，很多出色的算法遇到它时也风光不再。不过有时候，你可能会发现类别不平衡并未对你。
不均衡数据，采样是在划分数据集（train/valid/test）之前做合适，还是在划分之后呢？ 训练集和测试集应该独立同分布．对于不均衡数据，一般会采用上采样和下采样，如果采样在划分之前做，那么…
机器学习中，正负样本比例差距大，导致分类效果差的理论依据是什么？怎么解决正负样本不均衡问题？ 机器学习中，正负样本比例差距大，使用lr等做分类，预测效果差的理论依据是什么？怎么更好的解决正负样本…
