什么是目标类别不平衡？假设你训练集中数据的目标类别的分布较为均匀，那么这样的数据集所建立的分类模型，通常会有比较好的分类效能。假设你训练集中数据的目标类别的分布不均匀（存在MajorityClass和MinorityClass的时候），那么这样的数据集造成的问题是分类模型通常倾向将所有数据预测为多数类别，而完全忽视少数类别。解决目标类别不平衡的方法：减少多数类别的抽样法：最近邻策略（KNNApproach）减少多数类别:NearMiss-1(核心思想：如果与MI比较近的样本点，模型都可以分开，那么其他离MI比较远的点，模型自然可以分开。)Step1：首先计算每个MA与所有MI的距离，然后每个M

我想使用springinsight来跟踪我的springmvcwebapp。启动tcserver2.5开发人员版时，我的应用程序出现了，但我在控制台中看到以下消息:20.10.201109:24:24com.springsource.insight.intercept.trace.SimpleFrameBuilderenterFATAL:FramestackexceededMAX_FRAMES_PER_TRACElimitorhasbeenabortedlimit:3000frameCount:3000aborted:false20.10.201109:24:24com.springs

我正在使用scikit-learn多项式朴素贝叶斯分类器进行二进制文本分类(分类器告诉我文档是否属于类别X)。我使用平衡数据集来训练我的模型，并使用平衡测试集来测试它，结果非常有希望。这个分类器需要实时运行并不断分析随机扔给它的文档。但是，当我在生产环境中运行我的分类器时，误报的数量非常多，因此我最终的精度非常低。原因很简单:分类器在实时场景中遇到了更多的负样本(大约90%的时间)，这与我用于测试和训练的理想平衡数据集不符。有没有一种方法可以在训练期间模拟这个实时案例，或者有什么技巧可以使用(包括对文档进行预处理以查看它们是否适合分类器)？我计划使用与实时案例中比例相同的不平衡数据集来