支持向量機(SVM)不平衡樣本處理方法
支持向量機(SVM)不平衡樣本處理方法 在許多機器學習任務中經常出現樣本不均衡問題，即某類樣本在總樣本佔比極低。一般解決樣本不平衡問題的方法有以下幾種： （1）改變分類閾值，使分類結果更偏向於樣本少的一類 （2）改變樣本類別的權重 （3）過採樣與欠採樣（即對多數樣本採用欠採樣，或對少數樣本採用過採樣。） （4）採用數據合成方法進行過採樣（SMOTE合成少數類過採樣技術） 本文使用支持向量機算法對不
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