平衡训练5个方法

经过长久的研究，已经发现，数据不平衡对模型训练和结果的准确性有重大影响。由于样本倾斜，分类器可能会出现偏差，这就是由于其缺乏对次要类的训练。因此，在试图解决数据不平衡问题时，建模者可以考虑使用一些方法来提高准确性。因此，本文将讨论改善数据不平衡问题的5种方法。首先，是重采样方法。重采样技术是一种把样本集改变，使主要类和次要类拥有等量样本的方法，从而有效地改善数据不平衡问题。它有两种实现方式，一种是易克和英太青作用一样吗
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