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
在机器学习和数据科学领域,数据不平衡问题是一个常见且棘手的挑战。所谓数据不平衡,指的是在数据集中某一类别的样本数量远少于其他类别的情况。这种问题在异常检测、欺诈交易识别、罕见疾病诊断等场景中尤为突出。本文将深入探讨数据不平衡问题的成因、影响以及多种有效的处理策略,帮助读者更好地应对这一挑战。 数据不