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人工智能面试题
在机器学习的训练数据准备中,数据配比(类别不平衡…
人工智能面试题
更新 2026-08-05
在机器学习的训练数据准备中,数据配比(类别不平衡)通常如何确定和调整?
同花顺
人工智能
金融
技术原理
方案权衡
考察说明
考察对类别不平衡问题的理解及常用配比策略
回答思路
说明类别不平衡的影响
列举常见配比方法,如过采样、欠采样、SMOTE
解释配比依据,如业务重要性与模型目标
提及评价指标对配比决策的影响
本题已收录答题指导
本题附完整参考答案与评分标准
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请解释什么是过拟合,并说明在机器学习中常用的检测和缓解方法。
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请介绍强化学习的基本概念,并说明其与监督学习的主要区别。
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