类别不平衡的解决方法

类别不平衡问题

分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的问题。

反类样本过多解决方法

方法一：对训练集里的反类样例进行“欠采样”，即除去一些反例使得正、反例数接近，然后再进行学习；
方法二：对训练集里的正样例进行“过采样”，即增加一些正例使得正、反例数目接近，然后在进行学习；
方法三：直接基于原始训练集进行学习，但在用训练好的分类器进行预测时，将阈值移动进行判断。