在使用过采样或欠采样处理类别不均衡的数据后，如何正确的做交叉验证？

本文讲的是在使用过采样或欠采样处理类别不均衡的数据后，如何正确的做交叉验证？， 几个星期前我阅读了一篇交叉验证的技术文档（Cross Validation Done Wrong）， 在交叉验证的过程中，我们希望能够了解到我们的模型的泛化性能，以及它是如何预测我们感兴趣的未知样本的。基于这个出发点，作者提出了很多好的观点（尤其是关于特征选择的）。我们的确经常在进行交叉验证之前进行特征选择，但是需要注

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