机器学习(5)--不平衡的分类问题

什么是不平衡的分类问题

在机器学习中，不平衡的分类问题指的是类别之间的样本分布不均匀，其中某一类的样本数量远远超过另一类。这种不平衡可能会对模型训练和性能评估产生影响，因为模型可能更倾向于预测样本数更多的类别，而对样本数较少的类别进行较差的预测。

如何解决

为了解决不平衡分类问题，可以考虑以下方法：增加少数类别的样本数或减少多数类别的样本数，以平衡类别分布。这包括上采样（增加少数类别样本）和下采样（减少多数类别样本）。调整分类阈值，使模型更倾向于识别少数类别。这可以通过调整模型输出的概率阈值来实现。