Публикации по теме 'imbalanced-data'
Работа с несбалансированными данными
› Посмотрите мой блокнот , где я не исправлял дисбаланс классов перед созданием модели.
› Загляните в мою блокнот , где я скорректировал дисбаланс классов перед построением модели.
Данные о дисбалансе имеют большое значение, и они могут разными способами повлиять на наш отчет о классификации модели.
Что такое данные дисбаланса? Это сценарий, в котором количество наблюдений, принадлежащих одному классу, значительно превышает количество наблюдений, принадлежащих другим..
Почему Точность не является хорошей мерой всех проблем классификации?
Привет, ребята!!
Итак, большинство из вас решали задачи, основанные на задачах классификации, верно? Когда модель построена, какую метрику вы часто используете. ТОЧНОСТЬ не так ли? Ну, мы часто говорим, что точность составляет 99%, поэтому модель должна работать отлично. Однако сталкивались ли вы когда-нибудь с такой ситуацией, когда даже после достижения очень высокой точности ваша модель не работает хорошо, давая прогнозы позже?
Я сталкивался с этой проблемой несколько раз,..
Что делать, если ваш набор классификационных данных несбалансирован.
В этой статье мы рассмотрим различные способы и инструменты, которые можно использовать для решения общей проблемы, возникающей в машинном обучении, - проблемы искаженного набора данных.
Ключом к созданию хорошей модели машинного обучения являются данные, на которых она обучается. Поэтому крайне важно, чтобы данные обучения были чистыми и сбалансированными. Чем больше времени вы потратите на совершенствование тренировочных данных, тем меньше усилий вам потребуется потратить на создание..
Обработка несбалансированного набора данных
(Наряду с реализацией на Python!)
Давайте возьмем пример набора данных «Пациент с раком», в котором мы проверяем, болен ли человек раком, на основе входных характеристик.
Предположим, что в нашем наборе данных есть 1000 записей, из которых 900 - больные раком, а остальные 100 - данные пациентов, не страдающих раком.
Таким образом, это явно пример набора данных о дисбалансе, поскольку у нас больше строк с людьми, больными раком, чем с людьми без рака. Поэтому, если мы обучим наши..
Методы, которые необходимо знать при работе с несбалансированными данными
«Цель состоит в том, чтобы превратить данные в информацию, а информацию — в идеи».
— Карли Фиорина
Одной из основных проблем, с которыми мы сталкиваемся при работе с наборами данных реального мира, является несбалансированное соотношение данных. Обнаружение мошенничества является лучшим примером для такого рода данных.
В этой статье мы будем использовать набор данных Credit Card Fraud Detection от kaggle .
Случаи мошенничества составляют менее 1 процента от общего числа..
Работа с несбалансированным набором данных
В этом уроке мы решаем проблему несбалансированного набора данных и узнаем, как легко их обнаружить, и технику SMOTE.
Допустим, вы только что закончили колледж и ищете работу. Одна из компаний, в которую вы обращались ранее, отправила вам тематическое исследование, включая задачу классификации. Вы выполнили предварительную обработку, внедрили различные методы, нашли правильную модель и т. д. модель для тестового набора, посмотрите, как она может управлять невидимыми данными, и вы..
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..
