面试(8):非平衡数据 📊💼

在我们日常的工作和学习中，经常会遇到各种各样的数据处理问题。今天，我们就来聊聊一个非常重要的概念——非平衡数据。🔍📊

非平衡数据是指在一个数据集中，各个类别的样本数量存在显著差异的现象。例如，在医疗诊断中，健康人群的数据可能远远多于患病人群的数据。这种情况在很多领域都十分常见，如金融欺诈检测、网络安全等。💻💸

那么，如何应对这种挑战呢？首先，我们可以采用过采样或欠采样的方法，调整各类别之间的比例，以达到更好的模型训练效果。其次，可以使用一些专门针对非平衡数据设计的算法，如SMOTE（合成少数类过采样技术）。此外，还可以通过调整模型的阈值来优化分类性能。🛠️💡

总之，非平衡数据是一个需要认真对待的问题。只有充分理解并采取适当的措施，才能确保我们的模型在实际应用中发挥出应有的效能。🚀💪

数据科学 机器学习 非平衡数据

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