较少是 (6%) 和较多否 (94%) 的数据集。 SPSS 中的所有分类器算法（ANN、C4、CART）都将测试集中的所有值预测为否。我该怎么办？
Dataset with less yes (6%) and more No (94%). All classifier algorithms (ANN, C4, CART) in SPSS predicts all values as No in test set. What do i do?
是的数据集较少（6%），否的数据较多（94%）。 SPSS 中的所有分类器算法（ANN、C4、CART）都将测试集中的所有值预测为否。我该怎么办？
数据大约有 2500 行和 85 列。
研究过采样技术，例如通过 DMwR package 中的 SMOTE 函数在 R 中实现的技术。
这是一个简短的教程：http://amunategui.github.io/smote/
这里是 Youtube 视频：https://www.youtube.com/watch?v=1Mt7EuVJf1A
The SMOTE function oversamples your rare event by using bootstrapping
and k-nearest neighbor to synthetically create additional observations
of that event. The definition of rare event is usually attributed to
any outcome/dependent/target/response variable that happens less than
15% of the time.
是的数据集较少（6%），否的数据较多（94%）。 SPSS 中的所有分类器算法（ANN、C4、CART）都将测试集中的所有值预测为否。我该怎么办？
数据大约有 2500 行和 85 列。
研究过采样技术，例如通过 DMwR package 中的 SMOTE 函数在 R 中实现的技术。
这是一个简短的教程：http://amunategui.github.io/smote/
这里是 Youtube 视频：https://www.youtube.com/watch?v=1Mt7EuVJf1A
The SMOTE function oversamples your rare event by using bootstrapping and k-nearest neighbor to synthetically create additional observations of that event. The definition of rare event is usually attributed to any outcome/dependent/target/response variable that happens less than 15% of the time.