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文件名称: python数据预处理 :样本分布不均的解决(过采样和欠采样)
  所属分类: 其它
  开发工具:
  文件大小: 70kb
  下载次数: 0
  上传时间: 2020-12-20
  提 供 者: weixin_********
 详细说明:何为样本分布不均: 样本分布不均衡就是指样本差异非常大,例如共1000条数据样本的数据集中,其中占有10条样本分类,其特征无论如何你和也无法实现完整特征值的覆盖,此时属于严重的样本分布不均衡。 为何要解决样本分布不均: 样本分部不均衡的数据集也是很常见的:比如恶意刷单、黄牛订单、信用卡欺诈、电力窃电、设备故障、大企业客户流失等。 样本不均衡将导致样本量少的分类所包含的特征过少,很难从中提取规律,即使得到分类模型,也容易产生过度依赖于有限的数量样本而导致过拟合问题,当模型应用到新的数据上时,模型的准确性和健壮性将会很差。 样本分布不均的解决方法: 过采样 通过增加分类中样本较少的类别的采样数量来
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)

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