如何应对样本不平衡的多维视角挑战？

一、样本不平衡的挑战 在机器学的实际操作中，样本不平衡是一个普遍存在的挑战。特别是在图像识别、天然语言处理等领域，常常会遇到不同类别样本数量悬殊的问题。比方说在垃圾邮件分类任务中，正样本通常只占总样本数量的1%～2%。这种不平衡会弄得中偏向许多数类样本，从而关系到分类效果。 二、 样本不平衡的度量标准 为了更优良地搞懂和评估样本不平衡问题，我们能采用一些度量标准，如准准的率、召回率、F1值等

查看更多 2025-08-14