文本分類中不平衡數(shù)據(jù)的處理？有很多方法，但不是所有的都有效。R提升指數(shù)需要分析數(shù)據(jù)，不一定只是樣本失衡的問題。我們可以分析樣本類別之間的差異（如聚類），也可以將其轉(zhuǎn)化為瀑布模型，按照大類別和小類別的分

文本分類中不平衡數(shù)據(jù)的處理？

有很多方法，但不是所有的都有效。R提升指數(shù)需要分析數(shù)據(jù)，不一定只是樣本失衡的問題。我們可以分析樣本類別之間的差異（如聚類），也可以將其轉(zhuǎn)化為瀑布模型，按照大類別和小類別的分類進(jìn)行求解。我們也可以關(guān)注特征，在樣本量小的情況下盡量使用人工特征。在一個(gè)罕見的問題，我們有一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集。這意味著我們得到的陽性樣本比陰性樣本少。在典型的罕見事件問題中，正號(hào)標(biāo)注數(shù)據(jù)約占總數(shù)的5-10%。在一個(gè)極為罕見的事件問題中，我們的標(biāo)簽數(shù)據(jù)不到1%。例如，在這里使用的數(shù)據(jù)集中，它大約是0.6%。

如何使用Keras中的自動(dòng)編碼器進(jìn)行極端罕見事件分類？

面試時(shí)插上電源后，不建議插在前面。如果后面還是不一樣的話，可以看到右下角的小喇叭保持平衡。如果還是不能用，那就是耳機(jī)的問題。即使我們安裝的系統(tǒng)是盜版的，也不會(huì)發(fā)生。即使成功了，你也會(huì)中彩票的。