不均衡數據過採樣實驗對比

數據不均是常見且很頭疼的問題，在不能增加數據量的情況下只能通過各種採樣方式實現數據儘可能分佈均衡。 具體的可以分爲：欠採樣，過採樣，欠採樣和過採樣結合 本文基於imbalanced-learn實驗對比了過採樣的不同實現方式產生的不同效果，欠採樣一般不如過採樣，故未進行實驗

>>阅读原文<<