(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..

Как повысить производительность модели машинного обучения по сравнению с несбалансированными наборами данных. Введение Одна из наиболее распространенных трудностей, с которыми я столкнулся как специалист по машинному обучению, - это дисбаланс классов в задачах классификации. Это хорошо известная проблема, и существует множество подходов к ее решению, как описано в сообщении моего коллеги , но, безусловно, наиболее часто используемыми и простыми из них являются методы повторной..