不均衡-学习是一种机器学习算法,它通过调整实例的权重来解决数据不均衡问题。实例硬度法是不均衡-学习中的一种方法,它根据实例的难易程度来调整实例的权重。
实例硬度法的阈值计算是根据实例的难易程度来确定的。一般来说,实例的难易程度可以通过计算实例的错误率或者其他评估指标来衡量。阈值的计算可以根据具体的问题和算法来确定,以下是一种常见的计算方法:
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