类别不平衡

摘要：在机器学习中，类别不平衡是一个常见的问题，特别是在分类任务中。当数据集中某些类别的样本数量远多于其他类别时，模型可能会偏向于多数类别，导致对少数类别的预测性能不佳。本文将探讨在决策树模型中如何通过加权节点和过

摘要：逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的统计学习方法。在实际应用中，数据集往往存在类别不平衡的问题，即正负样本数量不均衡。这会导致模型偏向于多数类，从而影响模型的泛化能力。本文将围绕逻辑回归在类别不平衡数据集上的