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明智而谨慎地对待您在社交媒体上透露的信息范围。
我们越是倾向于机械化，我们的信息就越容易被盗 在您的手机上激活安全选项 在您的手机上激活安全 窃和滥用。然而，这并不意味着我们应该回避使用技术。我们需要的只是采取谨慎的态度，确保将数据泄露和身份盗窃等不幸事件的发生率降至最低。
从建模到评分
纠正不平衡数据集中的预测类别概率
点击了解更多有关合著者 WhatsApp 号码数据 的信息阿尔弗雷多·罗卡托。
这是从建模到评分系列的第二部分，请参阅第一部分在这里。
在数据科学周期中像仓鼠一样转圈？不知道何时停止训练模型？
模型评估是数据科学项目，正是这一部分量化了你的模型 化和自动化琐碎任务节省了项目经理 有多好，它比以前的版本改进了多少，比同事的模型好多少，以及还有多少改进空间。
在本系列博客文章中，我们回顾了不同的评分指标：针对分类、数值预测、不平衡数据集和其他类似的、或多或少具有挑战性的模型评估问题。
今天：不平衡数据集的分类
这在机器学习处理不平衡数据集的应用程序，例如 欺诈 理的 印度手机号码 最关键方 检测、计算机网络入侵、医疗诊断等等。
数据不平衡是指数据集内类别分布不均，即某一类别中的事件数量远少于其他类别。例如，如果我们有一个信用卡欺诈检测数据集，则大多数交易都不是欺诈性的，只有极少数交易可以被归类为欺诈检测。这种代表性不足的类别称为少数类别，按照惯例称为正类别。