分类问题中，如果正类样本数比负类样本数多很多，可能会导致什么后果

作者：空白诗007 | 2024-07-25 23:38:18

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数据集中正类过多

如果正类样本数比负类样本数多很多，可能会导致分类器偏向正类，即在做出预测时更倾向于预测正类。这意味着负类的错误率可能会更高，而正类的错误率可能会更低。此外，这种不平衡的类别分布可能会影响分类器的准确度，使得它难以准确地预测两个类别中的任何一个。

要解决这种问题，一种常用的方法是对训练数据进行重采样，以更平衡地处理正负类的样本数。还可以使用其他技术，如调整分类器的权重或使用不平衡数据集上的评估指标(例如查准率、查全率或 F1 值)来度量分类器的性能。

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