这是一个更普遍的问题，但由于我使用的是R语言，因此使用相应的标签

我的训练数据集有15,000个条目，其中大约20个我想用作正样本数据集来构建SVM。我原本打算使用剩余的重采样数据集作为负样本数据集，但我在想，是否应该使用相同数量（约20个）作为负样本数据集，否则会非常不平衡？在R中，有没有一种简单的方法可以在1000轮重采样后将分类器汇总（基于集成的方法）？（甚至可以使用e1071包）

后续问题：我想在之后为每个预测计算一个分数，直接将概率乘以100可以吗？

谢谢

回答：

你可以尝试使用“类别权重”方法，其中较小的类别会获得更高的权重，从而在误分类正标记类别时付出更高的代价。