Оглавление
- Загадка дисбаланса — укрощение асимметрии данных
- Приведение баланса в силу — ресамплинг на помощь
- Поднимите уровень с помощью синтетических семплов — SMOTE спешит на помощь
- Придержи коней — оценка имеет значение!
- Большой финал — Ансамбль спасения
- "Заключение"
Добро пожаловать в очередную захватывающую поездку на американских горках по науке о данных. Сегодня мы с головой погружаемся в причудливый мир балансировки данных — ключевого навыка в вашем наборе инструментов машинного обучения. Представьте себе: у вас есть набор данных, несбалансированный, как качели со слоном с одной стороны и пером с другой. Не бойся! Мы собираемся использовать наши жезлы кодирования и придумать несколько очаровательных решений, чтобы убить дракона дисбаланса данных. 🐉🔥
Реализация доступна ниже:
Загадка дисбаланса — укрощение асимметрии данных
Прежде чем мы наденем наши кодовые плащи и бросимся в самое сердце балансировки данных, давайте разгадаем загадку дисбаланса данных. Представьте, что вы на вечеринке, где один угол заполнен толпой, готовой танцевать всю ночь напролет, а другой угол кажется городом-призраком. Вот как выглядит дисбаланс данных в мире машинного обучения — неравное распределение классов, из-за которого ваши модели могут пойти в неправильном направлении.
Но не волнуйтесь, дорогой читатель, на помощь приходит Python со своими верными компаньонами numpy, pandas, scikit-learn и imbalanced-learn. Вооружившись этими инструментами, мы загрузим наш набор данных и раскроем его секреты. Это как детективная работа, но с кодом!
!pip install numpy pandas scikit-learn imbalanced-learn
import numpy as np
import pandas as pd
# Generate data
data = pd.DataFrame()
seeds = [7, 42, 73, 101]
n_rows = 200
for i, seed in enumerate(seeds):
np.random.seed(seed)…
