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)
开发工具:
文件大小: 70kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-20
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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