我正在尝试使用Encog内部的SVM训练二进制正/负分类器。在这种特定情况下，数据集非常不平衡，负面例子的数量大于正面例子大约30：1。
在模型的训练中，我故意对负面案例进行粗略抽样，以大致平衡给予模型的正面/负面情况，这种方法对我来说对其他问题很有效。然而，在这种情况下，最终模型最终会产生令人无法接受的高误报率，在不平衡测试集上测试时，误报的数量超过了真阳性的数量。
有关如何训练以减少误报率的任何建议？使用不平衡数据（或更接近观察到的平衡）进行训练将减少总体阳性预测的数量，但似乎不会增加真阳性与假阳性率。
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听起来你的数据集是不可分的。在这种情况下，不平衡的设置可能导致性能不佳。在libsvm中，您可以为具有很少表示的标签分配更高的权重。
首先我建议保留所有底片，因为负片的特征空间可能更大，如果保留所有样品，则更有可能被覆盖。第二，你必须决定优化什么，例如（TP + TN）/（TP + TN + FP + FN）。现在，您为正面标签运行具有不同重量值的培训/评估，以根据您的定义找到最大性能。最终的性能取决于数据的可分离性。