样本不均衡

我在使用朴素贝叶斯算法时发现，当训练数据中不同类别的样本数量差别较大时，模型容易出现过拟合的问题。另外，如果特征之间存在较强的相关性，也容易出现过拟合。此外，在数据中存在噪声或异常值时，朴素贝叶斯模型也容易受到影响，出现过拟合现象。我希望能得到一些实用的解决办法...

在逻辑回归中，样本不均衡问题是比较常见的。比如，在二分类问题中，一个类别的样本数量远远超过另一个类别的样本数量，这会导致分类器对于少数类别的预测效果不佳。应对样本不均衡的方法包括欠采样、过采样和集成学习等。欠采样可以删除多数类别样本，但可能损失信息。过采样则可以...

我正在学习决策树算法，但现在遇到一个问题，就是训练样本不均衡时该怎么处理？我的数据集中，某些类别的样本数量远远大于其他类别。我使用决策树算法训练模型时，容易出现过度拟合和偏差较大的问题，导致分类效果不佳，甚至无法识别少量的低频类别。请问有哪些解决方法或技巧可以解...