在分类问题中,我们经常会遇到正负样本数据量不等的情况,比如正样本为10w条数据,负样本只有1w条数据,以下最合适的处理方法是( )
将负样本重复10次,生成10w样本量,打乱顺序参与分类
直接进行分类,可以最大限度利用数据
从10w正样本中随机抽取1w参与分类
将负样本每个权重设置为10,正样本权重为1,参与训练过程
1. 重采样。
A可视作重采样的变形。改变数据分布消除不平衡，可能导致过拟合。
2. 欠采样。
C的方案 提高少数类的分类性能，可能丢失多数类的重要信息。
如果1：10算是均匀的话，可以将多数类分割成为1000份。然后将每一份跟少数类的样本组合进行训练得到分类器。而后将这1000个分类器用assemble的方法组合位一个分类器。A选项可以看作此方式，因而相对比较合理。
另：如果目标是 预测的分布 跟训练的分布一致，那就加大对分布不一致的惩罚系数。
3. 权值调整。
D方案也是其中一种方式。
当然，这只是在数据集上进行相应的处理，在算法上也有相应的处理方法。
A可视作重采样的变形。改变数据分布消除不平衡，可能导致过拟合。
2. 欠采样。
C的方案 提高少数类的分类性能，可能丢失多数类的重要信息。
如果1：10算是均匀的话，可以将多数类分割成为1000份。然后将每一份跟少数类的样本组合进行训练得到分类器。而后将这1000个分类器用assemble的方法组合位一个分类器。A选项可以看作此方式，因而相对比较合理。
另：如果目标是 预测的分布 跟训练的分布一致，那就加大对分布不一致的惩罚系数。
3. 权值调整。
D方案也是其中一种方式。
当然，这只是在数据集上进行相应的处理，在算法上也有相应的处理方法。
