实战Scikit-Learn：处理不平衡数据集的策略
引言 在机器学习项目中，数据不平衡是一个常见的问题，它指的是在训练数据中，不同类别的样本数量相差悬殊。这种不平衡可能会导致模型在预测时偏向于多数类，而忽略少数类的存在，从而影响模型的性能和泛化能力。Scikit-learn作为一个功能丰富的机器学习库，提供了多种处理不平衡数据集的策略。本文将介绍几种实战中常用的方...
Scikit-learn学习系列 | 1. sklearn的简要使用介绍与数据集获取
1. scikit-learn概述在工程应用中，用python手写代码来从头实现一个算法的可能性非常低，这样不仅耗时耗力，还不一定能够写出构架清晰，稳定性强的模型。更多情况下，是分析采集到的数据，根据数据特征选择适合的算法，在工具包中调用算法，调整算法的参数，获取需要的信...
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