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這主要是由于數(shù)據(jù)分布不平衡造成的。解決方法如下：
1. 采樣，對(duì)小樣本加噪聲采樣，對(duì)大樣本進(jìn)行下采樣
2. 數(shù)據(jù)生成，利用已知樣本生成新的樣本
3. 進(jìn)行特殊的加權(quán)，如在Adaboost中或者SVM中
4. 采用對(duì)不平衡數(shù)據(jù)集不敏感的算法
5. 改變?cè)u(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)：用AUC/ROC來進(jìn)行評(píng)價(jià)
6. 采用Bagging/Boosting/ensemble等方法
7. 在設(shè)計(jì)模型的時(shí)候考慮數(shù)據(jù)的先驗(yàn)分布
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2023-10-14 12:48:59
服務(wù)器為什么要用Linux作為服務(wù)器操作系統(tǒng)的優(yōu)選，Linux在眾多選擇中脫穎而出。Linux作為服務(wù)器操作系統(tǒng)的優(yōu)選，有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)。包括其...詳情>>
2023-10-14 12:34:11
ORM（對(duì)象關(guān)系映射）解決的主要問題是將關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)與面向?qū)ο缶幊讨g的映射困境。在傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中，數(shù)據(jù)以表格的形式存儲(chǔ)，而在面向?qū)ο?..詳情>>
2023-10-14 12:26:19
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