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【深度学习面试八股文】-- 1-5 1.样本不平衡的处理方法 ①欠采样 - 随机删除观测数量足够多的类，使得两个类别间的相对比例是显著的。虽然这种方法使用起来非常简单，但很有可能被我们删除了的数据包含着预测类的重要信息。 ②过采样 - 对于不平衡的类别，我们使用拷贝现有样本的方法随机增加观测数量。理想情况下这种方法给了我们足够的样本数，但过采样可能导致过拟合训练数据。 ③合成采样（ SMOTE ）-该技术要求我们用合成方法得到不平衡类别的观测，该技术与现有的使用最近邻分类方法很类似。问题在于当一个类别的观测数量极度稀少时该怎... 阅读详情

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