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如何合理创建机器学习训练数据？
如何合理创建机器学习训练数据？ 积累知识，胜过积蓄金银！毕竟在文章开发的过程中，会遇到各种各样的问题，往往都是一些细节知识点还没有掌握好而导致的，因此基础知识点的积累是很重要的。下面本文《如何合理创建机器学习训练数据？》，就带大家讲解一下知识点，若是你对本文感兴趣，或者是想搞懂其中某个知识点，就请你继续往下看吧~ 合理创建机器学习训练数据 在机器学习中，构建用于训练模型的学习数据至关重要。然而，有时我们面临数据量不足的情况，需要尽可能合理地增加数据。 重采样和过采样 对于数据量不足的情况，有两种常用的处理方式： 重采样：直接复制现有数据，增加数据量。 过采样：除了重采样之外，还创造新的数据，例如： SMOTE算法 数据扩充（data augmentation） 特殊情况下的处理 您提到了具有重复特征的数据（例如 NUM1 中的三个 A）。可以考虑以下处理方式： 如果您要修改特征值：需要确保标签值不会改变，否则可能会损害模型的准确性。 如果您处理的是两组不同的数据（NUM1 和 NUM2）：删除其中一个重复的特征值并创建新数据是没有必要的，因为重采样也会产生相同的结果。 要特别注意： 切勿对测试数据进行数据生成，因为测试集需要包含真实的数据。 对于处理不平衡数据集，可以参考外部资源，例如您提到的博客。 今天关于《如何合理创建机器学习训练数据？》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在米云公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！