今日再度西瓜书，发现实战中用过的地方理解的最深入
今天想着重整理类别不平衡问题
基本策略：再缩放
欠采样，过采样与阈值移动
其中欠采样和过采样都不建议直接复制或删除，而是建议用不同的策略进行。
如过采样用GAN生成或者用差值生成，欠采样将多的例划分为若干集合，供不同学习器使用。从全局看不会丢失信息，从单个分类器看，多例被欠采样。
标签：采样,第三章,缩放,生成,分类器,吃瓜,第二次 From： https://www.cnblogs.com/agis/p/16792020.html
今日再度西瓜书，发现实战中用过的地方理解的最深入
今天想着重整理类别不平衡问题
基本策略：再缩放
欠采样，过采样与阈值移动
其中欠采样和过采样都不建议直接复制或删除，而是建议用不同的策略进行。
如过采样用GAN生成或者用差值生成，欠采样将多的例划分为若干集合，供不同学习器使用。从全局看不会丢失信息，从单个分类器看，多例被欠采样。
标签：采样,第三章,缩放,生成,分类器,吃瓜,第二次 From： https://www.cnblogs.com/agis/p/16792020.html