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赵娜0418
2020-02-19 阅读量: 898
分类模型出现非平衡样本现象怎么解决

评分卡作为分类模型问题，如果出现非平衡样本的现象，什么方法能够解决这种现象

答：1、对少数类样本进行过采样

2、对多数类样本进行欠采样

3、SMOTE采样技术

1.3317
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损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。代价函数（Cost Function ）是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。目标函数（Object Function）定义为：最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险（也就是Cost Function + 正则化项）。PS：关于目标函数和代价函数的区别还有一种通俗的区别：目标函数是
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k-fold 交叉验证：首先将全部样本划分成 k 个大小相等的样本子集；依次遍历这 k 个子集，每次把当前子集作为验证集，真余所有子集作为训练集，进行模型的训练和评估；最后把 k 次评估指标的平均值作为最终的评估指标 。 在实际实验中， k 经常取 10。
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