Als «unbalanced-classes» getaggte Fragen

Daten, die in diskreten Kategorien oder * Klassen * organisiert sind, können für bestimmte Analysen Probleme bereiten, wenn die Anzahl der Beobachtungen ( ), die zu jeder Klasse gehören, über Klassen hinweg nicht konstant ist. Klassen mit ungleichem sind * unausgeglichen *. nn

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Softmax-Regressionsbias und vorherige Wahrscheinlichkeiten für ungleiche Klassen
Ich verwende die Softmax-Regression für ein Klassifizierungsproblem mit mehreren Klassen. Ich habe nicht für jede Klasse die gleichen vorherigen Wahrscheinlichkeiten. Ich weiß aus der logistischen Regression (Softmax-Regression mit 2 Klassen), dass die vorherigen Wahrscheinlichkeiten der Klassen implizit zum Bias addiert werden ( log(p0/p1)log⁡(p0/p1)\log(p_0/p_1) ). Normalerweise entferne ich diesen Begriff manuell …
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Welche Ausgleichsmethode kann ich auf einen unausgeglichenen Datensatz anwenden?
Ich versuche, ein Klassifizierungsproblem aus dem UCI-Datenbank-Repository zu lösen . Leider (oder zum Glück) habe ich festgestellt, dass mein Datensatz nicht ausgeglichen ist. Ich habe die Daten in 5 Klassen strukturiert, entsprechend der vom Schüler erreichten Endnote: Wenn der Schüler eine Note von 0 bis 7 erhält => Klasse 1 …
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Verwendung von ML zur Unterstützung der menschlichen Kennzeichnung in Datensätzen mit stark unausgeglichenen Klassen
Gibt es wissenschaftliche Probleme bei der Verwendung von ML zur Unterstützung menschlicher Anmerkungen? Ich habe einen unbeschrifteten Datensatz mit 3 Klassen, in dem nur 1 von 500 Elementen zu den 2 interessierenden Klassen gehört. Die Beschriftungen sind nicht für alle Elemente der unbeschrifteten Daten trivial erkennbar. Da jedoch die meisten …
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Der beste Weg, um einen durchschnittlichen F-Score mit unausgeglichenen Klassen zu erzielen
Ich habe einen Datensatz mit unausgeglichenen Klassen. Drei Klassen machen etwa 60% der Daten aus. Außerdem habe ich verschiedene Testaufteilungen, die ein Ungleichgewicht verursachen. Zum Beispiel: Zugset: label_1 ... label_n Testsatz: label_1, label_3, label_9 Dies bedeutet, dass obwohl ich nur 3 Etiketten in meinem Testsatz habe, diese möglicherweise als 1 …
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