通过改变随机欠采样来处理数据不平衡问题?

问题描述

我的视频数据非常不平衡,分为4类(有2个次要课程和2个主要课程)。 在每个时期为每个类别传递相等数量的样本是一个好主意,但是大多数类别的样本在每个时期将有所不同,次要类别的样本将相同。 例如如果我有(10 12 100 90)每个班级的样本。是否可以通过假设20 * 4的样本(次要类别将被过度采样而主要类别将被采样不足)?在每个时期,来自主要班级的不同样本将接受培训,但针对次要班级的相同。它将如何影响我的训练?

谢谢。

解决方法

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