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..