机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法
机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标 机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线 机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法 前两篇主要谈类别不平衡问题的评估方法,重心放在各类评估指标以及ROC和PR曲线上,只有在明确了这些后,我们才能据此选择具体的处理类别不平衡...
机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线
机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标 机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线 完整代码 ROC曲线和PR(Precision - Recall)曲线皆为类别不平衡问题中常用的评估方法,二者既有相同也有不同点。本篇文章先给出ROC曲线的概述、实现方法、优缺点,再阐述P...
机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标
在二分类问题中,通常假设正负类别相对均衡,然而实际应用中类别不平衡的问题,如100, 1000, 10000倍的数据偏斜是非常常见的,比如疾病检测中未患病的人数远超患病的人数,产品质量检测中合格产品数量远超不合格产品等。在检测信用卡欺诈问题中,同样正例的数目稀少,而且正例的数量会随着时间和地点的改变...
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