参考回答：
使用正确的评估标准,当数据不平衡时可以采用精度,调用度,F1得分,MCC,AUC等评估指标。
重新采样数据集,如欠采样和过采样。欠采样通过减少冗余类的大小来平衡数据集。当数据量不足时采用过采样,尝试通过增加稀有样本的数量来平衡数据集,通过使用重复,自举,SMOTE等方法生成新的样本。
以正确的方式使用K-fold交叉验证,组合不同的重采样数据集,对多数类进行聚类。
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使用正确的评估标准,当数据不平衡时可以采用精度,调用度,F1得分,MCC,AUC等评估指标。
重新采样数据集,如欠采样和过采样。欠采样通过减少冗余类的大小来平衡数据集。当数据量不足时采用过采样,尝试通过增加稀有样本的数量来平衡数据集,通过使用重复,自举,SMOTE等方法生成新的样本。
以正确的方式使用K-fold交叉验证,组合不同的重采样数据集,对多数类进行聚类。
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