Публикации по теме 'imbalanced-data'
несбалансированное обучение: искусство балансировки и выборки данных в Python ⚖️
Что такое несбалансированное обучение? Как использовать дисбаланс-обучение для различной выборки данных. Введение в пакет Python для изучения дисбаланса.
imbalanced-learn – это пакет Python, предназначенный для решения проблемы несбалансированных наборов данных в машинном обучении. Несбалансированные наборы данных относятся к ситуациям, когда классы (категории или метки) в данных не представлены одинаково, что приводит к смещению производительности модели.
История
Как..
Проблемы, с которыми сталкиваются небольшие наборы данных в моделях глубокого обучения
Если вы такой же энтузиаст искусственного интеллекта, как и я, то вы должны быть знакомы с набором данных о психологических травмах, который вы получили для своих моделей глубокого обучения. Набор данных является наиболее важным фактором для любого проекта глубокого обучения и машинного обучения. Мы обсудим эти проблемы и их решения, связанные с небольшими наборами данных.
Что ж, если у вас небольшой набор данных, то есть несколько препятствий, над которыми вам следует поработать. Вот..
Рекомендации по тестированию бинарной классификации с несбалансированной целевой переменной
Построение модели классификации с использованием несбалансированных данных может быть трудным, поскольку модели классификации часто отдают предпочтение классу большинства. Несбалансированность целевой переменной является результатом различных факторов, включая то, что целевая переменная является редким или экстремальным событием, неадекватным сбором данных и ошибками в измерениях. Наборы данных с чрезвычайно несбалансированным целевым признаком часто имеют высокую стоимость ошибочной..
Обработка несбалансированных данных - интуиция к реализации
Вы когда-нибудь оказывались в ситуации, когда при обучении модели машинного обучения вы получали точность выше 90%, но затем понимали, что модель предсказывает все в классе с большинством записей?
Там вы действительно почувствуете запах несбалансированных данных, и теперь вы знаете, что ваша модель - пустая трата времени!
Что такое несбалансированные данные ?
Дисбаланс означает, что количество точек данных, доступных для разных классов, разное. Например, представьте, что у вас..
Умный подход к очень несбалансированной проблеме
Больше данных… Больше шума
Несколько недель назад я думал о классических несбалансированных наборах данных, таких как обнаружение мошенничества, прогноз CTR (рейтинг кликов) или медицинская диагностика, и о том, как эти проблемы могут усугубиться с большими данными или в ситуациях в реальном времени. Даже самые сложные алгоритмы могут пострадать в этих контекстах из-за того, что «больше данных приносит больше шума» или вызывает большее перекрытие между предсказанными классами...
Методы обработки несбалансированных наборов данных классификации
Изучите общие методы обработки несбалансированных наборов данных классификации для структурированных данных
В этой статье вы узнаете о несбалансированном наборе данных и проблемах, которые возникают, когда набор данных классификации несбалансирован. Изучите общие методы, такие как избыточная выборка, недостаточная выборка, генерируйте синтетические данные для обработки несбалансированных наборов данных и, наконец, примените все концепции к несбалансированному набору данных...
Правильный способ использования SMOTE с перекрестной проверкой
В этой статье обсуждается правильный способ использования SMOTE, чтобы избежать неточных показателей оценки при использовании перекрестной проверки.
В этой статье предполагается, что читатель знаком с SMOTE, методом передискретизации для решения проблемы несбалансированного класса. Мы обсудим правильный способ использования SMOTE, чтобы избежать неточных показателей оценки при использовании методов перекрестной проверки. Сначала мы рассмотрим метод, который может привести к неточной..
