關於樣本均衡的一點點思考

背景： 在分類場景中常常會遇到，某些類別數據特別多，某類或者幾類數據特別少。做爲極限測試，假如正樣本10000個，負樣本只有1個。進行模型參數優化。其實至關於一直在優化正樣本，使得正樣本過學習，負樣本幾乎沒有優化模型參數。針對負樣本的1個，很大機率是有問題。爲了重述上面的問題。假如如今一個三歲的孩子須要識別哪些是玉米，哪些是小麥。如今有10000個是小麥，只有一個是玉米。那麼三歲的孩子會一直處在學

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