Публикации по теме 'imbalanced-data'


Почему мы используем стратификацию в Train_test_split?
Давайте сначала поймем, почему мы Train_test_split наши данные . Итак, цель машинного обучения с учителем — построить модель, которая хорошо работает с новыми данными. Теперь, как вы знаете, у нас нет новых данных, кроме тех, что у нас есть, так почему бы не разделить эти данные на обучающие и тестовые данные, где модель будет обучаться с использованием обучающих (основных) данных, и мы можем протестировать тестовые данные? Звучит круто, верно? Но здесь есть проблема :(. Данные могут..
Несбалансированные данные: лучшие практики
Руководство по достижению отличных результатов на моделях машинного обучения с несбалансированными наборами данных Модели машинного обучения так же хороши или плохи, как и данные, которые у вас есть. Поэтому самым важным шагом в науке о данных является подготовка данных. Существуют различные проблемы, с которыми вы можете столкнуться при работе с наборами данных, например выбор функций, разработка функций, кодирование, уменьшение размерности и т. д., и наиболее распространенными..
Машинное обучение: сбалансированный классификатор пакетов
Машинное обучение: сбалансированный классификатор пакетов Классификатор сбалансированного мешка — это ансамблевый метод, предназначенный для решения проблемы несбалансированных данных в машинном обучении. Он сочетает в себе принципы объединения и случайной недостаточной выборки для балансировки распределения классов. 1. РАБОТА Как и традиционный пакетирование, сбалансированное пакетирование создает ансамбль классификаторов путем обучения нескольких базовых классификаторов на..
Использование веса класса для компенсации несбалансированных данных
Если вы проходили какую-либо курсовую работу по машинному обучению, вы, вероятно, оттачивали свои навыки на некоторых довольно чистых наборах данных. Может быть, ирис или MNIST. Это отличные наборы данных для обучения, но как только вас выпустят в дикую природу, чтобы практиковать науку о данных в реальном мире, вы быстро обнаружите, что данные никогда не бывают такими чистыми . Существуют отсутствующие значения, недопустимые значения, несогласованные методы сбора и множество других..
Моделирование несбалансированных наборов данных: советы и стратегии
При работе с несбалансированными наборами данных в машинном обучении важно подходить к проблеме осторожно. Несбалансированные наборы данных могут возникать, когда один класс или группа точек данных доминирует над другими классами. Это может вызвать проблемы при обучении моделей машинного обучения, поскольку модель может быть чрезмерно смещена в сторону доминирующего класса. Введение Несбалансированные наборы данных относятся к случаям, когда количество примеров в одном классе..
Как исправить несбалансированные данные
Введение: Несбалансированные наборы данных — распространенная проблема в машинном обучении. Они возникают, когда существует значительная разница в количестве примеров в каждом классе. Это может затруднить обучение модели, которая может точно предсказать класс меньшинства. Существует ряд методов, которые можно использовать для исправления несбалансированных наборов данных. Некоторые из наиболее распространенных методов включают в себя: Избыточная выборка : это включает в себя..
Решение проблемы дисбаланса данных в моделях машинного обучения: достижение оптимальных результатов!
Вы один из тех новичков, которые изучают и практикуют модели машинного обучения только для того, чтобы наткнуться на проблемы дисбаланса данных? Не бойтесь, ведь вы не одиноки! Работа с несбалансированными наборами данных — обычная задача даже для профессиональных инженеров по искусственному интеллекту, таких как мы из Data Pillar, и как ваш партнер в этом путешествии я вас поддержу! В этом коротком посте мы рассмотрим несколько изящных приемов, которые помогут справиться с дисбалансом..