不平衡类问题（稀有类检测）的评估与改善方法

最新推荐文章于 2024-11-11 16:19:24 发布
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分类专栏： 机器学习&数据挖掘(Data Mining) 数据挖掘精髓归纳 文章标签： 不平衡类 稀有类 代价敏感学习 不充分抽样 ROC曲线
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本文探讨了处理不平衡类问题的策略，包括使用适当的度量标准、ROC曲线分析、代价敏感学习和基于抽样的方法。通过这些方法，可以改善稀有类的检测并提高模型性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

目录

一、可选度量

二、ROC曲线

三、代价敏感学习

四、基于抽样的方法

不平衡类问题常常出现，特别是异常检测领域。某一类样本很多，某一类样本很少。我们针对这类问题设计了一些评估或改善的方法，使得结果更加令人满意。

本文讲的是一般性的机器学习、数据处理领域的不平衡类问题。在深度学习中如果遇到不平衡问题，也可触类旁通。参见《干货 | 深度学习中不均衡数据集的处理》

一、可选度量

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