代价敏感学习

摘要：在机器学习领域，分类任务中数据不平衡是一个常见问题，即正负样本分布不均。不平衡数据会导致模型偏向于多数类，从而影响模型的泛化能力和对少数类的识别能力。本文将探讨三种处理不平衡数据的策略：过采样、欠采样和代价敏

摘要：不平衡回归问题在现实世界中普遍存在，特别是在金融、医疗、安全等领域。传统的回归模型往往对不平衡数据集处理不当，导致模型预测的准确性受到影响。本文将围绕不平衡回归问题，探讨代价敏感学习策略在AI大模型中的应用，

摘要：在数据挖掘和机器学习领域，不平衡数据问题是一个常见的挑战。本文将围绕不平衡数据处理的三大策略——过采样、欠采样和代价敏感学习，通过实际代码实现，探讨这些策略在解决不平衡数据问题中的应用。 一、 不平衡数据是指