分类问题中正负样本分布不均衡问题的解决方法_算法训练过程中训练数据正负类别不平衡问题怎么处理-程序员宅基地

技术标签: 分类问题  机器学习  样本不均衡问题  

解决分类问题中正负样本分布不均衡问题的解决方法:主要分重采样、欠采样、调整权值 

1. 重采样。

A可视作重采样的变形。改变数据分布消除不平衡,可能导致过拟合。

2. 欠采样。

C的方案 提高少数类的分类性能,可能丢失多数类的重要信息。

如果1:10算是均匀的话,可以将多数类分割成为1000份。然后将每一份跟少数类的样本组合进行训练得到分类器。而后将这1000个分类器用assemble的方法组合位一个分类器。A选项可以看作此方式,因而相对比较合理。

另:如果目标是 预测的分布 跟训练的分布一致,那就加大对分布不一致的惩罚系数。

3. 权值调整。

D方案也是其中一种方式。

http://blog.csdn.net/ztf312/article/details/50893967

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