数据挖掘中，利用机器学习算法解决二分类问题，数据样本分布极不平衡：
好样本和坏样本之间的比率高达500：1，
请问采用什么机器学习算法和数据采样方法，或者两者的可以解决这样的数据极不平衡问题？
严重的非平衡数据二分类问题
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threenewbee 2019-10-16 09:03关注两个办法，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）的权重解决 无用评论 打赏举报 分享
- 2022-04-06 12:23回答 3 已采纳 建议百度查看下pandas的read_csv()函数参数的意思就知道了。前面的是路径，后面的index_col是将原来的列名设置为"ssn"至于coding换成点不行，那就是路径不对，这个涉及到相对路
- 2023-03-20 13:45回答 1 已采纳 参考GPT和自己的思路： 可以尝试在其他学术搜索引擎上搜索相关文献，例如Google Scholar或者IEEE Xplore。你也可以搜索相关的会议和期刊，例如CVPR和ICCV，这些会议和期刊的论
- 2023-03-24 21:10回答 1 已采纳 对于严重不均衡的数据集，模型容易出现偏差，导致对于少数类的预测效果较差。因此，需要对数据集进行一些处理来平衡数据，以提高模型的预测能力。具体处理方法有以下几种： 过采样（Oversampling）：
- 2021-03-22 08:15知乎知+自选的博客 原标题：处理非平衡数据的七个技巧摘要：本文介绍了在入侵检测、实时出价等数据集非常不平衡的领域应用的数据处理技术。关键字：平衡数据，数据准备，数据科学原文：7 Techniques to Handle Imbalanced Data...
- 2022-03-30 22:17回答 2 已采纳 不妨参考一下F1 score的公式 做一个简单的基准模型，假设正类在数据集中占比为a，对于数据集中的任一样本，均将其预测为正类，根据公式f1_score = a / (a - (1 - a) / 2)
- 2023-02-07 21:34回答 18 已采纳 1.目前的人工智能技术并不能完全不需要人类的干预。人工智能系统通常需要人类提供数据、指导和规则来学习，并在人类的监督下进行验证和评估。不过，人工智能系统在学习过程中也可以自主发现规律，并利用这
- 2022-11-11 13:34回答 6 已采纳 还是比较好就业的作为席卷全球的前沿科技——人工智能，英文又称AI，已经融合到各行各业，给人类的生产生活带来深刻的变革。 人工智能在金融领域、公共安全领域、教育领域、医疗健康领域、工业制造领域、交通领
- 2024-01-08 01:28禅与计算机程序设计艺术的博客 在这种情况下，使用传统的逻辑回归算法可能会导致模型在疾病类别上的预测性能非常差，这就是非平衡数据的问题。 在这篇文章中，我们将讨论如何使用逻辑回归处理非平衡数据的问题。我们将从以下几个方面进行讨论： ...
- 2022-05-19 10:12
人工智能导论模型与算法书的课后题实在不会好商量支持向量机机器学习svm 分类边界错误率分离边界发生变化实现，考虑一个在二维特征空间中的二类分析问题，训练集包含八个样本其在二维空间中的分布如图
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回答 1 已采纳 理解支持向量，bargin的含义就行，支持向量机的分类超平面只和支持向量样本有关 - 2023-02-20 19:27回答 3 已采纳 我用的qt写出来的，代码都类似，稍微修改就好了。 思路是将数组b转化为List容器，通过indexOf就能很好判断a中的数据是否在b中。 你的代码循环了n*n次，我的代码循环了
- 2022-02-19 03:08回答 2 已采纳 基础数学：概率论，统计学，高数基础算法：统计学习方法第二版一书中的算法深度学习基础：cnn，rnn，bp算法，常见损失函数，常见优化方法工具：Python，pytorch，TensorFlow专业基础
- 2019-02-12 17:07一江明澈的水的博客 在一个分类问题中，如果在所有你想要预测的类别里有一个或者多个类别的样本量非常少，那你的数据也许就面临不平衡类别的问题。如： 1.欺诈预测（欺诈的数量远远小于真实交易的数量） 2.自然灾害预测（不好的事情...
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- 2021-12-06 10:05小白学视觉的博客 点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达目录：1.什么是类别不平衡问题2.解决类别不平衡问题2.1欠采样方法(1)什么是欠采样方法(2)随机欠采样方法(3)欠...
- 2022-10-14 09:20Wanderer001的博客 二、如何解决不平衡问题 1. 从数据角度 2.从评价指标角度 3.从算法角度 三、目标检测中的不平衡问题的进展 在机器学习的实践中，我们通常会遇到实际数据中正负样本比例不平衡的情况，也叫数据倾斜。对于数据...
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