如何合理创建机器学习学习数据以克服数据量不足
在机器学习项目中，数据量不足是一个常见的挑战。为了解决这个问题，有几种方法可以尽可能合理地创建更多的数据。
重采样
重采样是最简单的方法之一。它涉及创建输入数据的重复副本。例如，对于数据 NUM1，我们可以创建重复的副本 NUM2，其中删除了一个 A 特征。
通过重采样，我们可以增加数据集的大小，而无需更改任何特征值。然而，重要的是要注意，重采样不会增加数据的多样性。
过采样
过采样除重采样外，还涉及创建新的数据点。有几种过采样算法可用于此目的，例如 SMOTE（合成少数类过采样技术）。SMOTE 通过对少数类中的少数点进行插值来创建新的点。
过采样可以增加数据的多样性，但它也有过度拟合的风险。因此，在使用过采样技术时必须谨慎。
处理不平衡数据集
在某些情况下，数据可能不平衡，这意味着某些类别的实例比其他类别少得多。对于处理不平衡数据集，有几种技术可用，包括：
注意：
以上就是机器学习数据量不足怎么办？如何合理创建学习数据？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移，垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是，许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号
207
收藏
