我正在使用来自 UCI 的克利夫兰心脏病数据集用于分类，但我不明白target属性。
数据集描述说值从 0 到 4，但属性描述说：
0：
1：> 50% 冠状动脉疾病
我想知道如何解释这个问题，这个数据集是多类还是二元分类问题？我必须将值 1-4 分组到一个类别（存在疾病）吗？
如果您正在处理不平衡的数据集，则应该使用重采样技术以获得更好的结果。在数据集不平衡的情况下，分类器始终“预测”最常见的类别，而不对特征进行任何分析。
你应该尝试 SMOTE，它基于已经存在的元素来合成少数类的元素。它从少数类中随机选取一个点并计算该点的 k 最近邻。
我还使用了交叉验证 K 折方法和 SMOTE，交叉验证可确保模型从数据中获取正确的模式。
在衡量模型性能时，准确度指标会产生误导，尽管存在较多的误报，但其仍显示出较高的准确度。使用 F1 分数和 MCC 等指标。
参考 ：
https://www.kaggle.com/rafjaa/resampling-strategies-for-imbalanced-datasets
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