机器学习和深度学习训练常见问题

1. 如何解决正负类不平衡问题 类别不均衡时，不能使用accuracy作为分类器的评价指标。例如：当在对一个类别不均衡的数据集进行分类时得到了90%的准确度（Accuracy）。当你进一步分析发现，数据集的90%的样本是属于同一个类，并且分类器将所有的样本都分类为该类。在这种情况下，显然该分类器是无效的。并且这种无效是由于训练集中类别不均衡而导致的。因此即使分类器将所有的样本都分类到大类下面时，该

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