类别不平衡问题

我想请教一下逻辑回归模型如何处理类别不平衡的问题？我的数据集中正样本和负样本数量非常不均衡，导致传统的逻辑回归模型无法准确预测。我已经尝试过简单的过采样和欠采样，但效果并不理想。请问还有哪些更有效的方法可以解决类别不平衡问题呢？感谢各位大佬指点迷津！ ...

我在使用朴素贝叶斯算法时，发现在数据集中存在类别不平衡的情况，即某些类别的样本数量远大于其他类别。这种情况下，算法会倾向于预测样本数量更多的类别，而忽略其他类别。我想知道如何使用朴素贝叶斯算法来解决这个问题，是否有某些技巧或方法可以使算法更全面地考虑各个类别，从...

在R语言中处理类别不平衡问题是一个常见的应用问题。当我们的数据中存在类别不平衡时，即某个类别的数量远小于其他类别，在构建预测模型时可能会造成偏差。因此，我们需要对数据进行处理，以平衡不同类别。具体来说，我们可以使用集成方法，如随机森林、Adaboost等来对数据进行重新采...

作为一个初学者，我正在尝试使用SVM处理非均衡数据集，但是发现类别不平衡问题很严重。如何在SVM中解决这个问题？我已经尝试了调节C值、使用不同的核函数和采用欠采样技术，但结果仍然不尽如人意。请问有哪些更好的方法能够帮助我处理这个问题？非常感谢大家的帮助！ ...

我在使用k近邻算法时，遇到了非均衡数据集的情况，即不同分类的样本数量相差很大，这会影响模型的准确性和泛化能力。请问如何处理这种情况？是否需要对数据进行预处理或参数调节？有哪些常用的方法来解决非均衡数据集的问题？期待高手指点迷津。 ...