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哪些是不平衡数据的最佳机器学习技术？

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我在这里不做特别的处理。这归功于优化正确的度量（对我来说）。用几句话来解释很难。有很多技术的抽样，但我从来没有使用过。有些人正在使用Smote。我认为试图更改目标变量的主分布是没有价值的。你只是最终得到增加或改变主要几率。如果你真的想要一个界限来决定你是否应该采取行动 - 你可以根据主要几率进行设置。

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个人意见：我个人从来没有发现它（显著）有助于改变目标变量的分布或目标变量中的几率的感知。可能只是其他算法在处理这个任务时比其他算法更好（例如基于树的应用程序应该能够处理这个）。

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