通过确保所有班级平等地为培训做出贡献来解决班级不平衡问题。诸如对少数类进行过采样或对多数类进行欠采样之类的技术会调整数据集以平衡类分布。像SMOTE这样的合成数据生成方法为少数类创建新样本。
加权损失函数对少数类别中的错误分类示例分配更高的惩罚。例如，在二进制分类中，为少数类别错误设置更高的权重可确保模型优先考虑其正确的分类。
像随机森林这样的集成方法或像焦点丢失这样的技术进一步提高了不平衡数据的性能。使用auc-roc或F1-score等指标评估模型比仅依赖准确性提供了更清晰的性能图片。
Adam和RMSprop等优化器是如何工作的？
继续阅读
SaaS如何处理全球部署？
"SaaS（软件即服务）通过利用云基础设施处理全球部署，使应用程序可以从世界任何地方访问。这种架构通常将服务分布在位于不同地理区域的多个数据中心。通过在AWS、Google Cloud或Azure等平台上部署应用程序，SaaS提供商可以通过
在自然语言处理 (NLP) 中，交叉验证是什么？
GPT-4建立在GPT-3的基础上，提供了更好的理解和生成文本的能力。一个关键的区别是GPT-4增强的上下文理解，使其能够生成更准确和连贯的响应，特别是对于复杂或模棱两可的查询。它通过更大的模型大小、改进的训练技术以及访问更多样化的数据集来
客户终生价值在预测分析中的作用是什么？
"客户生命周期价值（CLV）是预测分析中的一个关键指标，通过它可以帮助企业估算客户在与公司整个关系期间预计产生的总收入。通过理解CLV，企业可以做出明智的决策，包括资源的分配、在客户获取上的投资额度，以及应该集中哪类客户的保留工作。预测分析