【发布时间】：2018-11-24 20:09:43
【问题描述】：
对于具有不平衡类的机器学习二元分类问题，将哪个类视为正类是否重要？因此，如果 A 类是多数类，按照惯例，我要预测它还是少数类（B 类）？这还重要吗？
【问题讨论】：
标签： machine-learning binary classification prediction
【发布时间】：2018-11-24 20:09:43
【问题描述】：
其实没关系，但这取决于你的根本问题。例如，如果您想对医学测试进行分类，其中阳性对应于“存在疾病”，并且我们假设阳性样本是少数，您可能想要预测一个人生病/属于少数的概率有多高.
【讨论】：
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感谢您的回复！如果没有明确的是或否的情况（例如，疾病存在/不存在，打/错过一枪，健康/不健康）怎么办。我不一定有一个例子，但是如果没有那种层次结构或结构，只有 A 组和 B 组——那么你倾向于选择多数派吗？
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如果您只有 A 组和 B 组，这完全取决于您。一般来说，少数类更难预测，因此更有趣。我建议您阅读 He 等人的论文“从不平衡数据中学习”。 (2009)，它对这个主题提供了很好的见解。