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信用异常检测(.ipynb)

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  • 上传时间:2021-08-29
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  • 标      签: Python语言基础

资 源 简 介

样本数据不均衡的数据的解决方案: 过采样:生成样本少的样本,和样本多的样本一样多(同样多) 下采样:两种样本一样小,从多的样本中删除一部分(同样少) 特征缩放:对Amount列进行特征缩放,使其分布范围和其他特征属性的分布范围保持一致 机器学习误区:会认为数值大的数据重要程度较大,但是我们拿到数据,其实每个属性的重要程度是一样的,所以需要进行特征缩放 所以可以进行:归一化(缩放到0~1)或者标准化(缩放到-1~1)

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