Публикации по теме 'imbalanced-classification'
Пять ошибок, которых следует избегать при моделировании с несбалансированными наборами данных
И что попробовать вместо этого
Авторы: Филипп Адкинс , Мишель Гарнер и Дэйв Коойстра .
Получил 99 записей, а Trues: только одну.
Добро пожаловать в мир несбалансированных наборов данных.
Как профессионалы в области науки о данных, нередко приходится сталкиваться с целевыми зависимыми переменными, которые так редко встречаются в наборе данных, что они могут также быть выбросами. Некоторые примеры наборов данных с этой проблемой могут включать мошеннические и не мошеннические..