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过采样对分类精度的影响有哪些

2023-11-16

过采样是一种在训练分类器时用来增加少数类样本数量的技术。它可以通过复制原有的少数类样本来增加样本数量。过采样可以提高分类精度，因为模型在训练中能够更好地学习少数类样本的特征。然而，过采样也可能导致过拟合。如果复制的样本数量过多，模型可能会过于关注复制的样本而忽略其它样本的特征，导致泛化能力下降。

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