隨機過採樣 Random Oversampling
隨機過採樣(Random Oversampling)是處理類別不平衡問題的技術,透過隨機複製少數類別的現有樣本,使各類別的訓練樣本數趨於平衡,讓模型對少數類別有足夠的學習機會,但有增加過擬合風險的疑慮
機器學習資料處理模型訓練
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隨機過採樣(Random Oversampling)是處理類別不平衡問題的技術,透過隨機複製少數類別的現有樣本,使各類別的訓練樣本數趨於平衡,讓模型對少數類別有足夠的學習機會,但有增加過擬合風險的疑慮
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穩健性是指模型在面對輸入數據的微小擾動、對抗性攻擊或分布偏移時,仍能維持其性能表現的能力。