机构名称：
¥ 5.0
●偏差：不平衡的数据可能导致模型偏差，其中模型对多数类的影响过高。可能难以对少数群体做出准确的预测。●高准确性，低性能：对数据不平衡训练的模型似乎具有很高的准确性，但在少数族裔阶层上的表现可能很差，这通常是更大的兴趣。●错过的见解：数据不平衡会导致少数群体中存在重要的见解和模式的丧失，从而导致错过的机会或关键错误。●错过欺诈或疾病的例子可能非常昂贵！
处理机器学习中的数据不平衡
主要关键词
相关文件推荐
