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机器学习中精度的概念、计算、应用及优化

机器学习中的精度是什么 在机器学习的领域里，精度（Precision）是一个至关重要的评估指标，它对于衡量模型在预测任务中的表现起着关键作用。 精度通常用于分类任务。简单来说，精度衡量的是模型所做出的正预测中实际为正的比例。更正式地讲，如果我们将模型的预测结果分为真阳性（True Positives

Administrator Administrator 发布于 2025-04-30
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过采样和欠采样：处理不平衡数据集的关键技术

什么是过采样和欠采样 在数据分析和机器学习领域，过采样和欠采样是处理不平衡数据集的重要技术。不平衡数据集指的是数据集中不同类别的样本数量存在显著差异的情况。这种不平衡会对许多机器学习算法的性能产生负面影响，导致模型在少数类样本上的预测效果不佳。过采样和欠采样技术旨在通过调整不同类别样本的数量来解决这

Administrator Administrator 发布于 2025-03-16