正负样本不均衡

最新推荐文章于 2025-06-05 10:32:53 发布

丰brother

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分类专栏：人工智能文章标签：机器学习人工智能

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样本不均衡

类别不均衡是指在分类学习算法中，不同类别样本的比例相差悬殊，它会对算法的学习过程造成重大的干扰。比如在一个二分类的问题上，有1000个样本，其中5个正样本，995个负样本，在这种情况下，算法只需将所有的样本预测为负样本，那么它的精度也可以达到99.5%，虽然结果的精度很高，但它依然没有价值，因为这样的学习算法不能预测出正样本。这里我们可以知道不均衡问题会导致样本较少那一类的高错分率，即较少一类的样本会有较大的比例会被预测成样本数量较多的那一类。

随机森林更适用于样本不均衡问题

在这里插入图片描述

降采样（ $优先选择\color{red}{优先选择}$ ）

原来990个正样本，1

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