不平衡学习

定义

顾名思义即我们的数据集样本类别极不均衡，以二分类问题为例，假设我们的数据集是$S$，数据集中的多数类为$S_maj$，少数类为$S_min$，通常情况下把多数类样本的比例为$100:1$,$1000:1$，甚至是$10000:1$这种情况下为不平衡数据，不平衡数据的学习即需要在如此分布不均匀的数据集中学习到有用的信息 ...

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