R语言多分类数据不均衡
时间: 2023-10-23 13:32:36 浏览: 68
在语言中,处理多分类数据不均衡问题有两种常见方法。第一种方法是使用人工数据合成法,可以借助ROSE包中的ROSE()函数来合成人工数据。首先,需要提取数据中比例最大和最小的类进行平衡,将分类结果转化为因子型,然后使用ROSE()函数来合成人工数据。最后,可以通过table()函数查看结果。
第二种方法是使用欠采样法。同样,首先需要提取数据中比例最大和最小的类进行平衡,将大比例类的数量降低到所需的数量。可以使用dplyr包中的sample_n()函数来进行随机抽样,将欠采样后的类进行合并,最后使用table()函数查看结果。
以上两种方法可以帮助解决R语言中多分类数据不均衡的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [R语言解决数据不平衡问题](https://blog.csdn.net/qq_26867967/article/details/94971773)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]