数据挖掘：数据清洗——数据不平衡处理
数据挖掘：数据清洗——数据不平衡处理
一、什么是数据不平衡？
不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本数目相差巨大，也叫数据倾斜。以二分类问题为例，即正类的样本数量远大于负类的样本数量。严格地讲，任何数据集上都有数据不平衡现象，一点的差异不会引起太多的影响，我们只关注那些分布差别比较悬殊的。
关于分布悬殊：如果类别不平衡比例超过4:1，那么其分类器会大大地因为数据不平衡性而无法满足分类要求的。因此在构建分类模型之前，需要对分类不均衡性问题进行处理。
不平衡数据的学习即需要在分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。
二、不平衡数据例子
① 在二分类问题中，训练集中class 1的样本数比上clas
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