数 据 集 不 均 衡 问 题 数据集不均衡问题 数据集不均衡问题
对于数据不均衡的数据集，如果想要使用交叉验证，应该使用分层交叉验证（StratifiedKFold）
hard negatives:
在训练过程中会出现 正样本的数量远远小于负样本，这样训练出来的分类器的效果总是有限的，会出现许多false positive。 采取办法可以是，先将正样本与一部分的负样本投入模型进行训练，然后将训练出来的模型去预测剩下未加入训练过程的负样本， 当负样本被预测为正样本时，则它就为false positive，就把它加入训练的负样本集，进行下一次训练，知道模型的预测精度不再提升 这就好比错题集，做错了一道题，把它加入错题集进行学习，学会了这道题，成绩就能得到稍微提升，把自己的错题集都学过去，成绩就达到了相对最优
