问题描述
我有不平衡的数据集 - 不过还不错（850 - 1 级和 450 - 2 级）。然后，我将其拆分（80% 用于训练，20% 用于验证）。我在验证中使用了 SMOTE 技术，因此两个类均等分布 (50%-50%)。
我的理解是我不应该在不平衡的验证集 (20%) 上应用 SMOTE，因为这会在解释矩阵时导致问题（例如准确性），所以我需要保留 20% 的偏差（不平衡）-这是我不确定。
我是否应该继续将我的验证训练集也修改为 50% 到 50%（简单地随机删除大多数样本）
“如果您对训练数据进行过采样以更改训练集中的相对类别频率，则您隐含地告诉分类器期望验证集具有相同的类别频率”。这是它从一个较旧的线程中说的
解决方法
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