本文探讨了机器学习模型中负样本采样的重要性，尤其是在样本不平衡或数据集中正负样本分布悬殊的情况下。负样本采样有助于解决正负样本数量差异造成的偏差，改善模型的整体性能和对负样本的检测能力。通过随机欠采样、随机过采样或综合采样等方法，可以优化负样本采样，以提高模型的准确性和可靠性。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
标签： 人事考试信息
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