标签： imbalanced-data
我正在研究不平衡数据集的分类，其中少数案例在6万条记录的数据集中为1K。因此在火车数据集上尝试了SMOTE，Unsampling大多数类等所有平衡技术，并训练了分类器。然后我检查了精确召回曲线AUC以获取测试数据，但AUC没有任何改善。因此，我的问题是，当分类器在平衡火车数据集上训练时，分类器如何在不平衡测试数据上表现良好？我在这里想念什么吗？谢谢!!