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有些言简意赅·······
1. 样本不均衡
- 过采样
- 让少的生成，让两者同样多
-
下采样
- i. 让多的和少的一样多，相当于让多的放弃一些数据，让二者一样少
2. 各种评估指标：
recall = TP/(TP+FN)
-
精度(precision) = (TP+TN)/(FP+FN)
局限性：举个极端情况的例子，如果数据中大部分都是正样本，只有很少的负样本（样本不均衡），那么我仅仅只构造一个只会输出正类的模型，准确率也能达到很高，但是这样的模型不具有任何意义
3. 混淆矩阵
a. x:predict label;y:True label
b. 其实就是TP，FP，TN，FN
4.predict_proba(x_test.values)
5.SMOTE 算法(负样本的生成)
- 算法内容：
- 对于少数类中每一个样本x,以欧氏距离为标准计算它到少数类样本集中所有样本的距离，得到其k近邻
- 根据样本不平衡比例，设置一个采样比例以确定采样倍率N，对于每一个少数类样本，从其k近邻中随机选择若干个样本.假设每一个选出来的为xnxn
- 对于每一个随机选出的近邻xixi分别对于原样本按照如下公式构建新样本：xnew=xi+rand(0,1)⋅(x^−x)xnew=xi+rand(0,1)⋅(x^−x)
- SMOTE算法的库：
from imblearn.over_sampling import SMOTE
