逻辑回归模型如何解决类别不平衡问题？

我想请教一下逻辑回归模型如何处理类别不平衡的问题？我的数据集中正样本和负样本数量非常不均衡，导致传统的逻辑回归模型无法准确预测。我已经尝试过简单的过采样和欠采样，但效果并不理想。请问还有哪些更有效的方法可以解决类别不平衡问题呢？感谢各位大佬指点迷津！

提问时间：2023-09-05 13:45:19 编辑时间：2023-09-05 13:45:21 提问者： 莫愁湖畔
  • Silent_Shadow
    2

    逻辑回归模型常用的类别不平衡处理方法有以下几种：

    1. 采用代价敏感学习方法，为不同类别样本分配不同的代价，如将少数类样本的代价设置更高。

    2. 进行数据集重采样，如SMOTE算法，可以通过合成新的少数类样本来平衡原始数据集。

    3. 采用基于集成学习的方法，如随机森林、XGBoost 等，可以结合不同分类器的结果，提高模型的泛化能力和准确性。

    4. 进行特征选择和参数调整，可以提高模型的泛化能力和预测能力，进而提高对少数类样本的预测准确率。

    回答时间：2023-09-05 13:45:24
相关标签

逻辑回归 类别不平衡 分类问题 样本均衡化