西瓜書3.3擴展softmax迴歸及3.6類別不平衡問題

一：類別不平衡問題，通俗來講就是正負樣本分佈不平衡，假如，正樣本較少，負樣本較多。 對於一般的線性迴歸問題，預測值y>0.5時判爲正例。 解決類別不平衡的問題的三種解決辦法： ①對負樣本進行欠採樣，即去除一些負樣本，使正負樣本分佈均衡。主要的代表算法是EasyEnsemble.將負樣本劃分爲不同的集合供不同的學習器使用，這樣保證了欠採樣不缺失重要的信息。 ②對正樣本進行過採樣。主要的算法是SMOT

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