样本不均衡问题

本文探讨了在机器学习中遇到样本不均衡分类问题时的处理方法。两种策略被提出:一是将所有数据合并随机分配,可能导致训练目标偏离;二是保持训练、开发和测试集的分布差异,以提升长期系统性能。通过训练误差、开发误差和测试误差的比较,可以判断数据分布是否匹配,并解决样本不均衡带来的挑战。

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

今天看到有人分享的一个CV方面的面试问题:从网上爬来的200W图片数据集和公司自己积累的10W图片数据集,怎么分训练集,测试集?

这个问题我之前在deeplearning.ai学习过,还有一点印象,这里引用大树先生的笔记,:

方法一:

将两组数据合并到一起,总共得到210万张图片样本。将这些样本随机分配到训练、开发、测试集中。

  • 好处:三个集合中的数据均来自于同一分布;
  • 坏处:我们设立开发集的目的是瞄准目标,而现在我们的目标绝大部分是为了去优化网上获取的照片,而不是我们真正的目标。
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