机器学习模型如何克服数据不平衡的挑战?
在机器学习领域,数据不平衡指的是不同类别的样本数量差异悬殊,这往往导致模型偏向多数类,而忽视少数类,从而影响模型的泛化能力和预测准确性,针对这一问题,我们可以采取以下策略:1、重采样技术:包括过采样和欠采样,过采样通过增加少数类样本的数量来...
在机器学习领域,数据不平衡指的是不同类别的样本数量差异悬殊,这往往导致模型偏向多数类,而忽视少数类,从而影响模型的泛化能力和预测准确性,针对这一问题,我们可以采取以下策略:1、重采样技术:包括过采样和欠采样,过采样通过增加少数类样本的数量来...