傥子龙云 2019-10-16 00:04 采纳率: 20%
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已结题

不平衡数据的分类问题

在数据挖掘中，我采用机器学习算法解决二分类问题。数据极其不平衡，非平衡率（好样本：坏样本）高达1：500。请问采用什么机器学习算法和数据采样技术，或者两者的结合，可以解决这种数据极其非平衡的二分类问题，使得模型具有较高的召回率或f1值。

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  • threenewbee 2019-10-16 09:02
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    两个办法，一个是通过复制的方式扩展坏样本，凑到和好样本一样多
    一个是修改损失函数，将坏样本识别为好样本（漏报）的权重远远大于误报（好样本识别为坏样本）的权重

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