支持向量机(SVM)不平衡样本处理方法
支持向量机(SVM)不平衡样本处理方法 在许多机器学习任务中经常出现样本不均衡问题，即某类样本在总样本占比极低。一般解决样本不平衡问题的方法有以下几种： （1）改变分类阈值，使分类结果更偏向于样本少的一类 （2）改变样本类别的权重 （3）过采样与欠采样（即对多数样本采用欠采样，或对少数样本采用过采样。） （4）采用数据合成方法进行过采样（SMOTE合成少数类过采样技术） 本文使用支持向量机算法对不
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