數據集分類不平衡的影響與處理

文章目錄 1. 分類預測建模 2. 不平衡分類 3. 分類失衡的原因 4. 分類失衡的挑戰 5. 分類失衡的例子 6.解決方法 7. 混淆矩陣，精度，召回率和F1分數 不平衡分類對預測建模提出了挑戰，因爲用於分類的大多數機器學習算法都是圍繞每個類別的樣本數量均相等的假設來設計的。這導致模型的預測性能較差，特別是針對樣本較少類別的預測。這是構建數據集需要考慮的一個問題，通常數量較少的類別更重要，因爲

>>阅读原文<<