逻辑回归中的样本不均衡问题该如何处理？

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。过采样则可以通过复制少数类别的样本来增加其数量，但可能导致过拟合。集成学习可以将多个弱分类器综合起来，提高分类效果。针对具体问题选择合适的方法，可以有效提升分类器的性能。

提问时间：2023-07-08 07:05:07 编辑时间：2023-07-08 07:05:09 提问者： Night_Crawler
  • 莫愁湖畔
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    在逻辑回归中处理样本不均衡问题的方法包括欠采样、过采样和集成学习，具体选择哪种方法需要根据具体情况决定，以提高分类器的性能。欠采样可能会损失信息，而过采样可能会导致过拟合，需要谨慎使用。集成学习则可以综合多个弱分类器，提高分类效果。

    回答时间：2023-07-08 07:05:12
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