多类分类和不平衡数据集

Question

我有一个五类 SVM 多类问题。数据集很小（大约 160 个示例）且不平衡，即我的类很少有示例。到目前为止，我进一步将数据集限制为 110 个示例，以便使用平衡的训练集……这是正确的方法吗？还是我应该使用不平衡的训练集？在后一种情况下有什么优势？提前谢谢！

Answer 1

减少一个小集合是个坏主意。保留所有样品。如果课程是可分离的，一切都很好。如果不是，您可以使用“权重”功能来提升具有很少代表性的类。