机器学习新手如何应对数据集不平衡的情况？

发布时间：2023年12月26日

1、增加少数类别的样本数量，可以通过复制样本或使用SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）等技术生成新的样本

2、减少多数类别的样本数量，可以通过随机删除样本或使用CV（Cross-Validation）等技术

3、使用专门处理不平衡数据的算法

4、使用集成学习方法，如Bagging、Boosting等

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_43715205/article/details/135222768
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