不平衡数据研究

不平衡数据 不平衡数据的表现： 较少的正样本数，并且具有最少实例数的类通常是学习任务的兴趣类。 正负样本交替重叠（如图a） 小的不相连的样本(如图b) 不平衡数据的处理方法主要有： 数据层面：通过对数据进行预处理来减少类不平衡对于分类的影响——随机过采样、随机欠采样、综合采样 算法层面：通过设计新算法或改进已有算法来解决类不平衡问题 代价敏感学习：该方法介于数据层面和算法层面之间，它包含了数据层面

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