不平衡數據處理

在做實驗中遇到了非平衡數據集，導致實驗結果很憂傷，數據類別不均對模型訓練有挺大影響，尤其是在類別極度不均的時候。目前還沒有很好的解決方法，還處於查找資料，比着葫蘆找葫蘆的過程中，記錄一下，或許能有所啓發。 對於不平衡數據，其實類別精度(precise)和召回率(recall)，或者是準確率(accuracy)這些指標並不能很好的反映出來效果如何。比如97個正樣本，3個負樣本，在識別的時候，全部識別

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