当数据集中样本类别不均衡时，常采用哪些方法来解决？（）
A: 人造数据
B: 升采样
C: 降采样
D: 更换分类算法
A: 人造数据
B: 升采样
C: 降采样
D: 更换分类算法
举一反三
- 数据集的类别分布不均被称为（ ）。 A: 数据不平衡 B: 过采样 C: 欠采样 D: 数据饱和
- 下列哪些方法是常见解决分类模型之类别不平衡问题的方法？ A: 过采样 B: 欠采样 C: 强化学习 D: 生成对抗网络
- 检验分类数据是否正确的常用采样方法主要有: A: 简单随机采样 B: 分层随机采样 C: 聚类采样 D: 系统采样
- 数据采样是在处理大量数据时常用的一种标准统计方法，以下关于它的说法，正确的是：（） A: 数据采样是指使用小部分有代表性的数据子集，来估算总体数据的方法 B: 数据采样与报告采样是一回事 C: 通过不同的数据采样方案，所获得的最终统计结果也将有所不同 D: 数据采样是统计学方法，在现实中不具备操作可能性
- 哪些方法无法用于缓解类别不平衡问题？ A: 过采样 B: 重加权 C: 决策树 D: 数据增强