2020-09-15
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如何处理不平衡的二元分类？
首先，你想重新考虑用于评估模型的 指标。模型的准确性可能不是最好的指标，因为我将用一个例子来说明原因。假设有99次银行提款不是欺诈行为，而1次提款是欺诈行为。如果你的模型仅将每个实例归类为“非欺诈性”，则其准确性为99％！因此，你可能要考虑使用精确度和召回率等指标。
改善不平衡二元分类的另一种方法是增加对少数群体 分类错误的成本。通过增加这种惩罚，模型应该更准确地对少数群体进行分类。
最后，你可以通过对少数类进行 过度采样或对多数类进行 欠采样来改善类的平衡。
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