什么是过采样和欠采样 在数据分析和机器学习领域，过采样和欠采样是处理不平衡数据集的重要技术。不平衡数据集指的是数据集中不同类别的样本数量存在显著差异的情况。这种不平衡会对许多机器学习算法的性能产生负面影响，导致模型在少数类样本上的预测效果不佳。过采样和欠采样技术旨在通过调整不同类别样本的数量来解决这
在机器学习领域，评估分类模型的性能是确保其准确性和有效性的关键步骤。虽然准确率是一个重要的指标，但它只是冰山一角。本文将深入探讨多种评估指标，帮助您全面理解模型的性能，并指导您做出正确的决策，以提升模型的预测能力。 分类指标在机器学习中的重要性 分类指标用于预测给定输入数据的类别标签。在二分类问题中
