2. 数据不平衡的分类器评价指标
1. 数据不平衡的数据处理 2. 数据不平衡的分类器评价指标 1. 分类器评价指标 1.1 混淆矩阵 在数据不平衡的分类任务中，我们不在使用准确率当作模型性能度量的指标，而是使用混淆矩阵、精准率、召回率、F1值当作模型的性能度量指标。 TP（True Positive）：真实是正例，预测也为正例的情...
不平衡数据分类
引言 不管是在学术界还是工业界，不平衡学习已经吸引了越来越多的关注，不平衡数据的场景也出现在互联网应用的方方面面，如搜索引擎的点击预测（点击的网页往往占据很小的比例），电子商务领域的商品推荐（推荐的商品被购买的比例很低），信用卡欺诈检测，网络攻击识别等等。 问题定义 那么什么是...
不平衡数据分类算法介绍与比较
介绍 在数据挖掘中，经常会存在不平衡数据的分类问题，比如在异常监控预测中，由于异常就大多数情况下都不会出现，因此想要达到良好的识别效果普通的分类算法还远远不够，这里介绍几种处理不平衡数据的常用方法及对比。 符号表示 记多数类的样本集合为L，少数类的样本集合为S。 用r=|S|/|L|表...
机器学习中如何处理不平衡数据（imbalanced data）？
推荐一篇英文的博客：8 Tactics to Combat Imbalanced Classes in Your Machine Learning Dataset1.不平衡数据集带来的影响一个不平衡的两类数据集，使用准确率（accuracy）作为模型评价指标，最后得到的准确率很高，感觉结果很棒大功告...
如何用 Python 处理不平衡数据集
这篇文章主要介绍了如何用 Python 处理不平衡数据集，帮助大家更好的利用python进行数据分析，感兴趣的朋友可以了解下
解决R语言 数据不平衡的问题
这篇文章主要介绍了解决R语言 数据不平衡的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2. 数据不平衡的分类器评价指标
1.数据不平衡的数据处理2.数据不平衡的分类器评价指标1.分类器评价指标1.1混淆矩阵在数据不平衡的分类任务中，我们不在使用准确率当作模型性能度量的指标，而是使用混淆矩阵、精准率、召回率、F1值当作模型的性能度量指标。TP（TruePositive）：真实是正例，预测也为正例的情况（预测对的部分）F...