Als «oversampling» getaggte Fragen

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Testen der Klassifizierung von überabgetasteten Ungleichgewichtsdaten
Ich arbeite an stark unausgeglichenen Daten. In der Literatur werden verschiedene Methoden verwendet, um die Daten durch erneutes Abtasten (Über- oder Unterabtasten) neu abzugleichen. Zwei gute Ansätze sind: SMOTE: Synthetic Minority-Überabtastung ( SMOTE ) ADASYN: Adaptiver Ansatz zur synthetischen Probenahme für unausgewogenes Lernen ( ADASYN ) Ich habe ADASYN implementiert, …
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Stichprobe mit Ersatz in R randomForest
Die randomForest-Implementierung erlaubt keine Stichproben über die Anzahl der Beobachtungen hinaus, selbst wenn Stichproben mit Ersatz erstellt werden. Warum ist das? Funktioniert gut: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(1, 1, 1), replace=TRUE) rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=3, replace=TRUE) Was ich machen will; was ich vorhabe zu tun: …
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Überabtastung mit kategorialen Variablen
Ich möchte eine Kombination aus Über- und Unterabtastung durchführen, um meinen Datensatz mit ungefähr 4000 Kunden in zwei Gruppen auszugleichen, wobei eine der Gruppen einen Anteil von ungefähr 15% hat. Ich habe mir SMOTE ( http://www.inside-r.org/packages/cran/DMwR/docs/SMOTE ) und ROSE ( http://cran.r-project.org/web/packages/ROSE/) angesehen. ROSE.pdf ), aber beide erzeugen neue synthetische Proben …
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SMOTE löst einen Fehler für ein Ungleichgewichtsproblem mit mehreren Klassen aus
Ich versuche, SMOTE zu verwenden, um das Ungleichgewicht in meinem Klassifizierungsproblem für mehrere Klassen zu korrigieren. Obwohl SMOTE gemäß dem SMOTE-Hilfedokument perfekt für das Iris-Dataset funktioniert, funktioniert es für ein ähnliches Dataset nicht. So sehen meine Daten aus. Beachten Sie, dass es drei Klassen mit den Werten 1, 2, 3 …
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