关于#ar#的问题：正样本和负样本的比率差异特别大时，可以采用什么方法尽量提高模型性能

当分类实验中，正样本和负样本的比率差异特别大时，可以采用什么方法尽量提高模型性能？

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7611545
• 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：关于目标检测中正负样本的理解
• 除此之外, 这篇博客: 目标检测算法之评价指标中的 召回率：所有的正样本中，被正确识别为正样本的比例。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

  

• 您还可以看一下 张飞老师的硬件开发与电路设计速成入门到精通视频教程第一部课程中的 简单介绍了电子元器件的基本知识小节, 巩固相关知识点
  

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^