1、增加少数类别的样本数量,可以通过复制样本或使用SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)等技术生成新的样本
2、减少多数类别的样本数量,可以通过随机删除样本或使用CV(Cross-Validation)等技术
3、使用专门处理不平衡数据的算法
4、使用集成学习方法,如Bagging、Boosting等
机器学习新手如何应对数据集不平衡的情况?
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2023-12-26
1、增加少数类别的样本数量,可以通过复制样本或使用SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)等技术生成新的样本
2、减少多数类别的样本数量,可以通过随机删除样本或使用CV(Cross-Validation)等技术
3、使用专门处理不平衡数据的算法
4、使用集成学习方法,如Bagging、Boosting等
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