样本权重交叉验证是一种在机器学习中使用样本权重来解决样本不平衡问题的交叉验证方法。在传统的交叉验证中,每个样本在训练集和验证集中的权重都是相等的,而在样本不平衡问题中,某些类别的样本数量远远多于其他类别,这就导致了模型的训练和评估存在偏差。
样本权重交叉验证的步骤如下:
样本权重的分配可以根据实际情况进行调整。一种常见的方法是通过计算每个样本所属类别的频率来确定权重,频率越低的类别分配越高的权重。另外,还可以根据某些领域知识或业务需求来调整样本的权重。
样本权重交叉验证的优势在于可以更好地评估模型在样本不平衡情况下的性能。它可以提高对少数类样本的识别能力,并避免过度关注多数类样本而忽略少数类样本的问题。
样本权重交叉验证在以下情况下适用:
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