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..

В этом посте я объясню передискретизацию/апсемплинг с использованием SMOTE, SVM SMOTE, BorderlineSMOTE, K-Means SMOTE и SMOTE-NC. После объяснений я приведу практический пример, в котором мы применяем эти методы для решения несбалансированной проблемы машинного обучения, чтобы увидеть их влияние. Введение При работе над проблемами машинного обучения я в первую очередь проверяю распределение целевого класса в моих данных. Это распределение информирует об определенных аспектах того,..

В машинном обучении при решении проблемы классификации с несбалансированным набором обучающих данных передискретизация и недостаточная выборка - два простых и часто эффективных способа улучшить результат. Что такое несбалансированный набор данных Количество примеров в одном классе в вашем наборе данных значительно больше, чем в другом классе. Это происходит во многих областях, например, в наборе данных по обнаружению мошенничества , у вас гораздо больше обычных транзакций, чем..