Data Science class-imbalance

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Warum müssen wir mit Datenungleichgewichten umgehen?

Ich muss wissen, warum wir mit Datenungleichgewichten umgehen müssen. Ich weiß, wie man damit umgeht und welche Methoden es gibt, um das Problem zu lösen: Upsampling, Downsampling oder die Verwendung von Smote. Wenn ich zum Beispiel eine seltene Krankheit habe, die 1 Prozent von 100 ausmacht, und ich mich beispielsweise …

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Wann sagen wir, dass der Datensatz nicht klassifizierbar ist?

Ich habe oft einen Datensatz analysiert, für den ich keine Klassifizierung vornehmen konnte. Um zu sehen, ob ich einen Klassifikator bekommen kann, habe ich normalerweise die folgenden Schritte ausgeführt: Generieren Sie Box-Plots der Beschriftung anhand numerischer Werte. Reduzieren Sie die Dimensionalität auf 2 oder 3, um festzustellen, ob Klassen trennbar …

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Wann sollten wir einen Datensatz als unausgewogen betrachten?

Ich bin mit einer Situation konfrontiert, in der die Anzahl der positiven und negativen Beispiele in einem Datensatz unausgewogen ist. Meine Frage ist, gibt es Faustregeln, die uns sagen, wann wir die große Kategorie unterabtasten sollten, um eine Art Ausgleich im Datensatz zu erzwingen. Beispiele: Wenn die Anzahl der positiven …

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Kategorisierung von Ansätzen zum Umgang mit unausgeglichenen Klassen

Was ist der beste Weg, um die Ansätze zu kategorisieren, die entwickelt wurden, um das Problem der Ungleichgewichtsklassen zu lösen? Dieser Artikel kategorisiert sie in: Vorverarbeitung: umfasst Oversampling, Undersampling und Hybridmethoden, Kostensensitives Lernen: Umfasst direkte Methoden und Meta-Lernen, das letztere weiter in Schwellenwerte und Stichproben unterteilt. Ensemble-Techniken: Umfasst kostensensitive Ensembles …

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Wie kann ein Klassenungleichgewicht in der Trainingsprobe behoben werden?

Ich wurde kürzlich in einem Vorstellungsgespräch nach Lösungen gefragt, um ein Ungleichgewicht der Klassen im Trainingsdatensatz zu beheben. Konzentrieren wir uns auf einen Fall der binären Klassifizierung. Ich habe zwei Lösungen angeboten: Überabtastung der Minderheitsklasse durch Zuführung der ausgewogenen Datenstapel des Klassifikators oder Partitionierung der reichlich vorhandenen Klasse, um viele …

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Als «class-imbalance» getaggte Fragen