“当x验证创建没有正例的分区时会发生什么?”

DrGary

如果数据集是倾斜的，那么正反例集的大小就不平衡。例如，当试图学习罕见事件检测器时，偏差是很常见的。

假设数据集只有1个正例。那么交叉验证只能产生一个具有正例的训练子集;其他人将没有正面的例子。会发生什么?当没有一个积极的例子训练时，RapidMiner模型做什么?

我之所以问这个问题，是因为我在模型训练中看到了一个Java Exception，我可以追溯到一个没有正例的XVal分区。

在这种情况下，是否有一种方法可以检测到这种情况并跳过培训?

谢谢,
加里

土地

你好加里,
可能模型对此无能为力:如果没有这两个类的示例，您就无法学会将它们分开。针对“一类”情况的算法很少，一类支持向量机就是其中之一。但我不知道LibSVM实现将做什么，如果真的只有一个类。
在我看来，你只有两个选择:
-尝试引导算子乘以你的正例，这样学习者在每个XValidation折叠中都有例子。
或者你可以提取正例并将其添加到每个训练数据中。下面的过程会用到它，但请记住，
这样就破坏了性能评估的目标，因为测试集中也会有一部分训练数据……

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问候,
塞巴斯蒂安。