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发布日期:2018年12月17日
学术报告-机器学习中的数据不平衡问题

      数据不平衡问题是指一个类别的数据个数远远少于另一个类别的数据个数,通常这种问题被称为“数据不平衡”问题,在这种情况下,机器学习分类器要从庞大的负面(不相关)样本中,寻找少量正面(相关)样本所蕴含的信息。本次报告简要介绍了数据不平衡问题的基本概念,解决该问题的几种方法,以及在不同情况下如何选择这些方法等。

附件-机器学习中的数据不平衡问题.pdf