SVM如何在非均衡数据集中处理类别不平衡问题？

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！

提问时间：2023-06-14 23:04:04 编辑时间：2023-06-14 23:04:06 提问者： Arctic_Warrior
  • Iron_Viking
    10

    SVM可以通过调节C值、使用不同的核函数和采用欠采样技术等方法来处理类别不平衡问题。此外，还可以使用代价敏感学习（Cost-sensitive Learning）方法，通过调整不同类别的代价权重来解决这个问题。另外，基于集成学习（Ensemble Learning）的方法也可以被用来处理类别不平衡问题。对于非均衡数据集而言，增量学习（Incremental Learning）可能会有所帮助。需要注意的是，选择合适的方法需要根据具体的数据集和任务来进行。

    回答时间：2023-06-14 23:04:09
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