数据不平衡

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：在大数据时代，数据不平衡问题是数据挖掘和机器学习领域中的一个常见挑战。数据不平衡会导致模型偏向于多数类，从而影响模型的泛化能力和准确性。本文将围绕Spark框架，探讨数据平衡算法的原理，并给出相应的代码实现，