不平衡数据机器学习的四种处理策略---采用R语言实现

在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性。实际上，经典的统计学建模（如回归），同样也是不稳定的。那么，这种结果是为何发生的呢?到底是什么因素影响了这些算法的表现? 在不平衡的数据中，任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测。因此，机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上。那我们该如何处理不平衡数据

数控小V - 数据，R语言 - 2016-09-04

用R语言巧妙处理不平衡数据的方法

在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学**算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性那么，这种结果是为何发生的呢？到底是什么因素影响了这些算法的表现？   在不平衡的数据中，任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测因此，机器学**算法常常被要求应用在平衡数据集上那我们该如何处理不平衡数据集？本文会介绍一些相关方

MedSci原创 - R语言，不平衡数据 - 2018-12-17