类别不平衡与异常检测:从重采样到半监督方法
欺诈、故障、医疗等场景天然类别极度不平衡,本文系统讲解类别不平衡的本质与度量(Imbalance Ratio/混淆矩阵/PR-AUC)、重采样方法(SMOTE 及变体/欠采样/集成采样)、代价敏感学习与 Focal Loss、异常检测的统计方法(Z-score/隔离森林/单类 SVM/深度方法)、半监督与标签稀缺、以及生产评估(Precision-Recall 优先、阈值调优、误报成本)的完整方法论。
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欺诈、故障、医疗等场景天然类别极度不平衡,本文系统讲解类别不平衡的本质与度量(Imbalance Ratio/混淆矩阵/PR-AUC)、重采样方法(SMOTE 及变体/欠采样/集成采样)、代价敏感学习与 Focal Loss、异常检测的统计方法(Z-score/隔离森林/单类 SVM/深度方法)、半监督与标签稀缺、以及生产评估(Precision-Recall 优先、阈值调优、误报成本)的完整方法论。