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機(jī)器學(xué)習(xí)中訓(xùn)練樣本不均衡問(wèn)題
2018-04-03
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機(jī)器學(xué)習(xí)中訓(xùn)練樣本不均衡問(wèn)題

在實(shí)際中，訓(xùn)練模型用的數(shù)據(jù)并不是均衡的，在一個(gè)多分類問(wèn)題中，每一類的訓(xùn)練樣本并不是一樣的，反而是差距很大。比如一類10000，一類500，一類2000等。解決這個(gè)問(wèn)題的做法主要有以下幾種：

欠采樣：就是把多余的樣本去掉，保持這幾類樣本接近，在進(jìn)行學(xué)習(xí)。（可能會(huì)導(dǎo)致過(guò)擬合）

過(guò)采樣：就是增加比較少樣本那一類的樣本數(shù)量，比如你可以收集多一些數(shù)據(jù)，或者對(duì)數(shù)據(jù)增加噪聲，如果是圖像還可以旋轉(zhuǎn)，裁剪，縮放，平移等，或者利用PCA增加一些樣本，等方法

第三種：就是直接采用不均衡數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以在代價(jià)函數(shù)那里需要增加樣本權(quán)重，用來(lái)平衡這個(gè)問(wèn)題，也就是類別數(shù)量少的那一類代價(jià)就高，權(quán)重就比較大。在評(píng)價(jià)模型好壞的時(shí)候也需要考慮樣本權(quán)重問(wèn)題。


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