正负样本比例平衡数据集-aligorkemakin

正负样本比例平衡数据集-aligorkemakin

数据来源:互联网公开数据

标签:机器学习,数据集,样本平衡,数据预处理,分类任务,不平衡数据集,模型训练,数据分析

数据概述: 该数据集包含了经过处理的正负样本比例平衡的数据,旨在解决机器学习中常见的不平衡数据集问题。主要特征如下: 时间跨度: 数据集的时间跨度取决于其原始数据来源,通常涵盖一定的时间段。 地理范围: 数据集的地理范围取决于其原始数据来源,可能涵盖特定区域或全球范围。 数据维度: 数据集包含多个特征变量,以及一个表示样本类别的目标变量,其中正负样本的比例经过调整,以达到平衡状态。 数据格式: 数据以CSV或其他常见格式提供,方便数据分析和模型训练。 来源信息: 数据集来源于各种公开数据集,并经过了样本平衡处理,如过采样,欠采样等方法。 该数据集适合用于机器学习中的分类任务,特别是对于不平衡数据集的处理和模型性能提升。

数据用途概述: 该数据集具有广泛的应用潜力,特别适用于以下场景: 研究与分析: 适用于机器学习算法在不平衡数据集上的性能研究,如不同平衡策略的比较,模型优化等。 行业应用: 可以为金融风控,医疗诊断,欺诈检测等领域提供数据支持,帮助提升模型的预测准确性。 决策支持: 支持基于机器学习的决策制定,例如风险评估,疾病诊断等。 教育和培训: 作为机器学习课程的辅助材料,帮助学生和研究人员理解不平衡数据集问题及解决方法。 此数据集特别适合用于探索样本平衡对模型性能的影响,帮助用户提升分类模型的准确性和泛化能力。

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数据与资源

附加信息

字段
版本 1
数据集大小 4.77 MiB
最后更新 2025年4月25日
创建于 2025年4月25日
声明 当前数据集部分源数据来源于公开互联网,如果有侵权,请24小时联系删除(400-600-6816)。