重分布实例

重分布实例通常是指在机器学习中，将数据集的标签重新分配的过程。这种方法通常用于处理不平衡数据集，即某一类别的样本数量远多于其他类别的情况。通过重分布，可以使得各类别的样本数量更加均衡，从而提高模型的性能。 例如，假设我们有一个分类问题，其中正例和反例的数量分别为1000和100。如果我们直接使用这个数据集训练模型，那么模型可能会偏向于预测反例，因为它只需要在90%的情况下做出正确的预测就可以达到90%的准确率。为了解决这个问题，我们可以对数据集进行重分布，例如将每个样本的权重设置为其类别的数量的倒数，这样模型就会更加关注那些数量较少的类别。