数据不平衡

我正在研究如何利用机器学习方法进行异常交易检测。我的目标是使用大量交易数据来训练一个模型，这个模型可以自动检测出异常的交易行为，帮助银行和金融机构有效地识别潜在风险并防止欺诈行为的发生。但我遇到了一些困难，包括如何选择合适的特征、如何处理数据不平衡问题等。请问有...

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。 ...

我最近在学习k近邻算法，在处理数据时遇到了非均衡数据的情况。我想了解一下，k近邻算法在处理非均衡数据时需要注意哪些问题，以及如何调整算法来处理这种情况？均衡数据和非均衡数据在k近邻算法中有哪些明显的区别，这些区别对算法的效果有什么影响？希望有经验的大神能够给我一些指...