是指在机器学习和数据分析中,通过对数据集进行处理,使得不同类别的样本数量相等或接近相等,以避免数据不平衡问题对模型训练和评估的影响。
数据不平衡是指在一个数据集中,不同类别的样本数量差异较大的情况。例如,在二分类问题中,一个类别的样本数量远远多于另一个类别的样本数量。这种情况下,模型容易偏向于数量较多的类别,导致对数量较少的类别预测效果较差。
创建平衡数据集的方法有多种,常用的包括下采样和上采样。
创建平衡数据集的目的是为了提高模型对不同类别的预测能力,避免因数据不平衡而导致的偏差。在实际应用中,创建平衡数据集可以应用于各种机器学习任务,如分类、回归和聚类等。
腾讯云提供了多个与数据处理和机器学习相关的产品和服务,可以帮助用户创建平衡数据集和进行模型训练,例如:
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