【22-处理不平衡数据集:Scikit-learn中的技术和策略】

news2025/1/13 15:55:40

文章目录

  • 前言
    • 了解不平衡数据集
    • 重采样技术
      • 过采样
      • 欠采样
    • 生成合成样本
    • 调整类别权重
    • 使用适合于不平衡数据集的评估指标
    • 结论


前言

  在机器学习任务中,不平衡数据集是一个非常常见的问题。它指的是数据集中各类别样本数量差异较大,这种情况在现实世界的数据收集中非常普遍,特别是在分类任务中。不平衡数据集可能导致模型对多数类别的预测性能较好,而对少数类别的预测性能较差。本文将介绍如何使用Scikit-learn处理不平衡数据集的一些技术和策略。
在这里插入图片描述

了解不平衡数据集

  不平衡数据集主要出现在分类问题中,尤其是二分类问题。例如,在信用卡欺诈检测中,欺诈交易(

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