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在不平衡分类(使用 scikit-learn)中，平衡类(即将 class_weight 设置为平衡)与使用 SMOTE 进行过采样有什么区别？两者的预期效果是什么？
最佳答案
类权重通过对具有更多(或更少)权重的类给予更多(或更少)惩罚来直接修改损失函数。实际上，通过故意使模型偏向于更准确地预测较高权重类(少数类)，基本上是牺牲了预测较低权重类(不平衡数据集的多数类)的能力。
过采样和欠采样方法本质上也为特定类别赋予更多权重(重复观察会重复对这些特定观察的惩罚，从而使它们对模型拟合产生更大影响)，但由于通常在训练中发生的数据拆分，这将也会产生略有不同的结果。
请引用https://datascience.stackexchange.com/questions/52627/why-class-weight-is-outperforming-oversampling
关于python - 类别权重与欠采样/过采样，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55657807/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！