机器学习——非均衡分类问题
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在机器学习的分类问题中，我们都假设所有类别的分类代价是一样的。但是事实上，不同分类的代价是不一样的，比如我们通过一个用于检测患病的系统来检测马匹是否能继续存活，如果我们把能存活的马匹检测成患病，那么这匹马可能就会被执行安乐死；如果我们把不能存活的马匹检测成健康，那么就会继续喂养这匹马。一个代价是错杀一只昂贵的动物，一个代价是继续喂养，很明显这两个代价是不一样的。
以上是关于机器学习——非均衡分类问题的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
机器学习sklearn----支持向量机SVC中的样本不均衡问题
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