2020-03-18
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knn算法里是如何处理数据不平衡问题的
knn算法里处理数据不平衡问题是通过weights参数来平衡的。
sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights=’uniform’)
weights：用于标识每个样本的近邻样本的权重，可选择"uniform",“distance” 或自定义权重。默认"uniform"，所有最近邻样本权重都一样。
如果是"distance"，则权重和距离成反比例；如果样本的分布是比较成簇的，即各类样本都在相对分开的簇中时，我们用默认的"uniform"就可以了，如果样本的分布比较乱，规律不好寻找，选择"distance"是一个比较好的选择.
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