数据样本是什么意思

摘要：

本文主要探讨了类别不平衡问题在机器学习中的处理方法。类别不平衡指的是分类任务中不同类别的训练样例数量差异较大的情况，会严重影响学习算法的效果。文章介绍了多种解决方案，包括扩大少数样本数据集、转换为异常检测、调整权重、阈值调整、重采样等。重采样方法包括随机欠采样、SMOTE等，但存在信息缺失和过拟合问题。成本敏感学习可直接用于多分类问题，但需领域先验知识。文章还介绍了一种基于采样的集成学习方法EasyEnsemble，通过随机采样训练多个基分类器并进行集成。总之，处理类别不平衡问题需要因地制宜，根据具体情况选择合适的方法。