样本不平衡

我在学习朴素贝叶斯算法时遇到一个问题，我得到的样本数据集中有些类别的样本数量非常少，而其他类别却拥有大量样本数据。我认为这种情况下会导致某些类别的分类效果受到影响。我想知道面对这种样本不平衡的情况时该如何解决，有没有什么方法能够提升分类的准确度和效果？是否有什么...

我听说可以使用 KNN (K-Nearest Neighbors) 算法来优化线性回归模型，但是具体怎么使用还不太了解。我希望能有专家教我一下如何使用 KNN，来处理线性回归模型中可能存在的欠拟合或过拟合问题。我想知道如何选择合适的 K 值，以及如何处理样本不平衡和离群点等问题。希望有经验...

我正在学习神经网络，并遇到了一个重要问题，就是如何解决样本不平衡问题。我注意到在处理某些数据集时，样本类别之间的数量差异可能会导致过拟合或欠拟合。作为一个初学者，我想请教其他经验丰富的开发者和数据科学家，他们如何应对样本不平衡问题，有哪些方法可以使用和推荐的工具...

我在使用决策树算法时遇到了样本不平衡的情况，即某一个类别的样本数远远多于其他类别的样本数。我知道在样本不平衡的情况下，使用传统的算法可能会出现预测结果不准确或者偏向于数量多的类别等问题。因此，我想请教一下，如何在决策树算法中处理不平衡样本的问题？是否有一些技巧或...