机器学习回归问题中如何采用随机过采样技术处理数据集不平衡

Question

在机器学习回归问题中，怎么采用随机过采样技术来处理数据集不平衡问题呢？比如数据集的输出为0-30的随机数字，其中输出为0的样本数量占总样本数量的一半，这种情况下怎么采用随机过采样进行处理呢，过采样的比例怎么确定呢？

Answer 1

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在机器学习回归问题中，随机过采样技术可以用来处理数据集不平衡问题。随机过采样是指从少数类样本中随机抽取一些样本，并将它们添加到多数类样本中，以使两类样本数量相等。

在这个问题中，输出为0的样本数量占总样本数量的一半，因此可以采用随机过采样技术来处理数据集不平衡问题。具体步骤如下：

1. 计算每个类别的样本数量，并确定需要过采样的类别。
2. 从需要过采样的类别中随机抽取一些样本，并将它们添加到不需要过采样的类别中，以使两类样本数量相等。
3. 确定过采样的比例。通常情况下，可以将需要过采样的类别的样本数量乘以一个系数（如2或3），以得到过采样后的样本数量。然后，将这个数量与不需要过采样的类别的样本数量相加，得到最终的过采样比例。
4. 根据过采样比例，从需要过采样的类别中随机抽取相应数量的样本，并将它们添加到不需要过采样的类别中。
5. 对新生成的训练集进行训练，并使用测试集进行评估。