Kaggle竞赛数据集-不平衡数据重采样训练集-机器学习-2024

Kaggle竞赛数据集-不平衡数据重采样训练集-机器学习-2024 数据来源：互联网公开数据 标签：机器学习,数据预处理,重采样,不平衡数据,Kaggle,训练集,分类,算法 数据概述： 本数据集是为Kaggle平台上的机器学习竞赛而准备的训练数据集，主要针对类别不平衡问题和数据量过大的情况进行处理。原始数据经过RandomUnderSampler（随机欠采样）和TomekLinks算法重采样处理，以平衡各类样本数量，并降低数据规模。最终数据集包含约450万行数据，其中包含一些经过处理的特征。多数类与少数类的比例约为2:1。

数据用途概述： 该数据集适用于机器学习模型的训练与评估，特别是在处理类别不平衡问题时。研究人员和竞赛参与者可以利用此数据进行模型构建、调参优化、算法比较等，从而提升分类模型的性能。此外，该数据集也适合用于数据预处理技术的实践，加深对重采样算法的理解。