多種方法解決機器學習中樣本不均衡問題

轉自：http://blog.csdn.net/zhangf666/article/details/78860376 在機器學習任務中，我們經常會遇到這種困擾：數據不平衡問題。 數據不平衡問題主要存在於有監督機器學習任務中。當遇到不平衡數據時，以總體分類準確率爲學習目標的傳統分類算法會過多地關注多數類，從而使得少數類樣本的分類性能下降。絕大多數常見的機器學習算法對於不平衡數據集都不能很好地工作。

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