不平衡数据

当我在进行逻辑回归模型训练时，发现我的数据中存在不平衡的情况，即负样本数量远远大于正样本数量。这可能导致模型过度拟合负样本，忽略正样本。我想知道如何处理这种情况，以提高模型的性能并准确地预测正类数据。有哪些方法或技术可以用来解决这个问题，而不是仅仅使用正样本欠采...

我正在学习随机森林算法，但是遇到了一个问题：在处理不平衡数据集时，随机森林算法是否能够有效地分类？如果处理不当，是否会导致模型过于偏向数量多的类别？我想知道该如何使用随机森林算法来处理不平衡数据集，是否需要调整参数，添加特征或使用其他技巧，以便更好地处理数据集并...

我在实现神经网络中的不平衡数据迁移学习时遇到了一些困难。特别是数据量非常不平衡的情况下，模型的学习效果无法得到很好的提升。我尝试了一些常用的方法，例如改变损失函数、进行数据重采样等，但是效果并不理想。现在我需要一些更具体的指导，例如哪些迁移学习方法可以更好地适用...

我正在尝试在神经网络中处理不平衡数据，但我发现我的训练数据集中有很多少数类别数据。我该如何处理这些不平衡的数据？我是否需要使用一些技术来平衡数据集，如类别权重调整或欠采样过采样等方法？这些方法的优缺点是什么，哪种方法能够获得更好的结果？除此之外，还有没有其他方法...

我在使用SVM处理分类问题时发现，有些数据集的类别分布不均，导致模型在预测罕见类别时表现不佳。我想知道在这种情况下应该如何处理数据集，从而取得更好的性能。可能需要用到的技术包括，但不限于类别权重调整、欠采样(undersampling)、过采样(oversampling)、SMOTE合成少数类等。如...