数据集分类不平衡的影响与处理

文章目录 1. 分类预测建模 2. 不平衡分类 3. 分类失衡的原因 4. 分类失衡的挑战 5. 分类失衡的例子 6.解决方法 7. 混淆矩阵，精度，召回率和F1分数 不平衡分类对预测建模提出了挑战，因为用于分类的大多数机器学习算法都是围绕每个类别的样本数量均相等的假设来设计的。这导致模型的预测性能较差，特别是针对样本较少类别的预测。这是构建数据集需要考虑的一个问题，通常数量较少的类别更重要，因为

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