[乾貨]如何從不均衡類中進行機器學習

參考自：https://www.svds.com/learning-imbalanced-classes/ 引言 如果您剛從機器學習課程中學習，那麼您所使用的大多數數據集都相當容易。除其他事項外，在構建分類器時，樣本類是平衡的，這意味着每個類的實例數量大致相同。教師通常使用清理過的數據集，以專注於講授特定的算法或技術而不受其他問題的干擾。通常你會在兩個維度中顯示如下的例子，用不同顏色（或形狀）的點

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