处理类别不平衡问题的常见方法包括:
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过采样(Oversampling):增加少数类样本的数量,使其与多数类样本数量相当。
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欠采样(Undersampling):减少多数类样本的数量,使其与少数类样本数量相当。
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合成采样(Synthetic Sampling):通过生成新的合成样本来平衡不平衡的类别,如SMOTE算法。
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类别权重(Class Weights):在模型训练时给不同类别的样本赋予不同的权重,使模型更关注少数类样本。
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集成学习(Ensemble Learning):使用多个不同的分类器,结合它们的预测结果来平衡类别不平衡问题。
在使用ROPE算法时,可以结合以上方法来处理类别不平衡问题,以提高模型的性能和泛化能力。
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