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不平衡数据上的学习问题
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不平衡数据上的学习问题
摘要
不平衡数据集顾名思义就是各类样本分布不平衡的数据集。就比如二类问题，具体表现为一类的数量要比另一类的数量大很多。针对分类问题，已经产生了许多有用的分类算法（比如人工神经网络，贝叶斯网络，决策树，支持向量机，K近邻分类器，基于规则的分类器等等），但是这些算法都有一个前提假设和一个目标，那就是样本分布平衡和寻求样本总体分类准确率的最大化。但这样一来对于少数类样本的预测效果就会变得极差。例如，在检测是否患有某种癌症的检测中，通常来说，大多数人都是健康的，我们不能因为有一少部分人可能患有癌症，就让所有的人都去做
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