”数据平衡“ 的搜索结果

     但在插入过程中，每插入一个新的结点，就需要检查新结点的插入是否使得原平衡二叉树失去平衡，如果失去平衡则需要进行平衡调整。 为了判断一棵二叉排序树是否是平衡二叉树，引进了平衡因子的概念。平衡因子是针对树...

     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。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...

     在处理分类问题时，数据集可能会存在类不平衡问题，如在某冰箱厂家生产的10000台冰箱中，有9900台为合格产品，而剩余的100台为不合格产品。在这种情境下，即使采用将全部样本分类为正类的分类器也可以得到99%的准确...

     平衡树是二叉搜索树和堆合并构成的新数据结构，所以它的名字取了Tree和Heap各一半，叫做Treap。 堆和树的性质是冲突的，二叉搜索树满足左子树<根节点<右子树，而堆是满足根节点小于等于(或大于等于)左右儿子。因此...

     怎么让不平衡的数据变平衡呢？主要有两个方法，一是欠抽样，顾名思义就是删除正样本（以正样本占绝大多数为例）中的样本，删除的数量根据负样本的数量而定，这种方法的缺点也很明显，会删除正样本所带的信息，当正负...

     很多分类学习方法针对都有一个共同的基本假设，即不同...这就使得对于处理不平衡数据有着及其重要的意义。 1.使用正确的评估指标 例如对于有998个的反例，但正例只有2个，那么学习方法只要返回一个永远把样本预测为

     解决样本不均衡的方法主要包括两类：（1）数据层面，修改各类别的分布；（2）分类器层面，修改训练算法或目标函数进行改进。还有方法是将上述两类进行融合。 数据层面 1. 过采样 （1） 基础版本的过采样：随机过...

      不平衡数据的场景出现在互联网应用的方方面面，如搜索引擎的点击预测（点击的网页往往占据很小的比例），电子商务领域的...那么什么是不平衡数据呢？顾名思义即我们的数据集样本类别极不均衡，以二分类问题为例，...

     解决这一问题的基本思路...一、相关方法总结1、采样采样方法是通过对训练集进行处理使其从不平衡的数据集变成平衡的数据集，在大部分情况下会对最终的结果带来提升。采样分为上采样（Oversampling，过采样）和下采样（U

      数据集基本情况 目标： 根据相关的信息预测通过电话推销，用户是否会在银行进行存款。 特征：总共有50个特征。 年龄，工作类型，婚姻状况，受教育背景，信用情况，房贷，个人贷款，联系电话是手机还是固定电话...

     识别任务中混淆矩阵（Confusion Matrix）用于评价算法好坏的指标。下图是一个二分类问题的混淆矩阵： TP：正确肯定——实际是正例，识别为正例 ...FN：错误否定（漏报）——实际是正例，却识别成了负例 ...

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