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。 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(