在分类中处理训练集中类别不平衡问题

1.扩大数据集html     当遇到类别不均衡问题时，首先应该想到，是否可能再增长数据（必定要有小类样本数据），更多的数据每每打败更好的算法。由于机器学习是使用现有的数据多整个数据的分布进行估计，所以更多的数据每每可以获得更多的分布信息，以及更好分布估计。即便再增长小类样本数据时，又增长了大类样本数据，也可使用放弃一部分大类数据（即对大类数据进行欠采样）来解决。 git 2.尝试其余分类指标gi

>>阅读原文<<