标签：采样 函数 处理 拷问 样本 损失 样本数 均衡 灵魂

当出现正负样本不均衡，比如在自然语言处理分类任务中，正样本数和负样本数的比例为 1:4，这种情况下不能直接去训练，需要做一下处理，处理方法如下：

主要有四种方法：

• 数据处理
  上采样：对少量样本进行重复采样，让比例变成 4:4
  下采样：对大多数样本进行少量采样，让比例变成 1: 1
  构造少数样本: 构造正样本

• 损失函数处理
  对少样本（本例为正样本）进行损失函数加权处理，损失函数乘以 4

• bagging、boost、stack
  比如adaboost对错误的分类进行权重的调整

标签：采样,函数,处理,拷问,样本,损失,样本数,均衡,灵魂
来源： https://blog.csdn.net/qq_16761099/article/details/112133306

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。