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machine-learning - SMOTE 过采样和交叉验证

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 08:27:20

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我正在 Weka 中研究一个二元分类问题，数据集高度不平衡(一个类别 90%，另一个类别 10%)。我首先将 SMOTE ( http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/jair/pub/volume16/chawla02a-html/node6.html ) 应用于整个数据集以均匀类别，然后对新获得的数据执行 10 倍交叉验证。我发现(过于？)F1 的乐观结果约为 90%。

这是由于过采样吗？对应用 SMOTE 的数据执行交叉验证是一种不好的做法吗？有什么办法可以解决这个问题吗？

最佳答案

我认为你应该首先将测试和训练的数据分开，然后仅在训练部分执行SMOTE，然后在没有合成示例的数据集部分测试算法，这会给你一个更好地了解算法的性能。

关于machine-learning - SMOTE 过采样和交叉验证，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31856326/

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