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...

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..

Несбалансированные наборы данных распространены в реальном мире. Устранение этих дисбалансов представляет собой сложную задачу. Например, в прогнозе погашения кредита из 100 случаев может быть менее 20 неплательщиков. Когда эти данные передаются через любую модель для прогнозирования неплательщиков, точность будет очень низкой, поскольку данные смещены в сторону недефолтеров. Чтобы справиться с такими сценариями, мы можем использовать методы повторной выборки. Ниже приведены несколько..