怎样解决类不平衡问题?
类不平衡问题是指在分类任务中,不同类别的训练样本数量不均衡,这种不平衡可能会导致模型在训练和测试时对少数类别的识别性能较差。解决类不平衡问题的方法有很多种,以下列举了一些常用的方法: 欠采样(Undersampling):减少多数类别的样本...
类不平衡问题是指在分类任务中,不同类别的训练样本数量不均衡,这种不平衡可能会导致模型在训练和测试时对少数类别的识别性能较差。解决类不平衡问题的方法有很多种,以下列举了一些常用的方法: 欠采样(Undersampling):减少多数类别的样本...
我们知道,当数据量较小的时候,比较容易产生过拟合,为了防止这种情况的发生,我们一般是有两种思路,一种是随时观察验证集的性能,当性能停止提高的时候,我们就人为的停止训练。另一种是加入正则化方法。 当出现过拟合的时候,往往拟合函数的系数会非常大...