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
什么是验证集 在机器学习和数据科学的领域中，验证集是一个至关重要的概念。它在模型开发过程里扮演着独特且关键的角色，有助于提升模型的性能和可靠性。 定义与基本概念 简单来说，验证集是从训练数据中分离出来的一部分数据子集。在构建机器学习模型时，我们通常会将原始数据划分为三个主要部分：训练集、验证集和测试
