处理机器学习中不平衡类的5种策略
发布时间：2019-03-27 21:44:05 所属栏目：经验 来源：不靠谱的猫
导读：类失衡：假设您有一个罕见的疾病机器学习数据集，即大约8%的阳性。在这种情况下，即使你不训练，只是简单地说没有生病，这也会给出92%的准确率。因此，在类不平衡的情况下，准确性是不准确的。 在本指南中，我们介绍了处理机器学习中不平衡类的5种策略：
|
【编辑推荐】
点赞 0 （编辑：威海站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
