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。
adaboos文本分类的数据集，怎么构建矩阵？ 文本分类的步骤典型的文本分类过程可以分为三个步骤：文本表示（Text Representation）这一过程的目的是把文本表示成分类器能够处理的形式。最常用的方法是向量空间模型，即把文本集表示成词－文档矩阵，矩阵中每个元素代表了一个词在相应文档中的权重。选取哪些词来代表一个文本，这个过程称为特征选择。常见的特征选择方法有文档频率、信息增益、互信息、期望交叉熵等等，[Yang&Pedersen，1997]对这几种方法做了比较。为了降低分类过程中的计算量，常常还需要进行降维处理，比如LSI。2分类器构建（Classifier Construction）这一步骤的目的是选择或设计构建分类器的方法。没有一种通用的方法可以适用所有情况。不同的方法有各自的优缺点和适用条件，要根据问题的特点来选择一个分类器。我们会在后面专门讲述常用的方法。选定方法之后，在训练集上为每个类别构建分类器，然后把分类器应用于测试集上，得到分类结果。效果评估（Classifier Evaluation）在分类过程完成之后，需要对分类效果进行评估。评估过程应用于测试集（而不是训练集）上的文本分类结果，常用的评估标准由IR领域继承而来，包括查全率、查准率、F1值等等。对于某一类别i，查全率ri=li/ni，其中ni为。
哪个神经网络最擅长处理文本分类？
