样本类别

我想请问一下决策树算法对数据集中样本类别的分布情况有什么要求？ 我了解到，决策树算法要求数据集中的样本类别分布均匀，这是因为决策树在分类过程中需要用到划分点，如果数据集中样本类别分布不均匀，那么划分点可能选择在集中的某一类上，导致分类准确率下降。此外，决策树算法...

在进行机器学习模型训练时，样本类别的分布可能会出现不均衡情况，导致模型对少数类别的识别率较低。而朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，对于失衡样本的处理也有一些方法。常见的方式有：过采样（增加少数类样本数量）、欠采样（减少多数类样本数量）、SMOTE（Syntheti...

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...