Публикации по теме 'smote'
Укрощение монстра дисбаланса данных с помощью магии Python
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..
Введение в машинное обучение: прогнозирование сердечной недостаточности с использованием двоичной классификации и…
Итак, я наткнулся на набор данных, содержащий несколько медицинских записей, связанных с сердечными заболеваниями, в репозитории машинного обучения UCI. Что меня заинтересовало, так это реальное значение, которое это может принести медицинскому миру. Конечно, модель, которую я пытаюсь построить здесь, далека от «достаточно», она слишком упрощена. Цель этой статьи не в том, чтобы научить вас сложным методам машинного обучения, но я хочу, чтобы вы немного узнали, как на самом деле работает..
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..
Расширенный анализ пациентов с печенью
Данные были собраны на северо-востоке штата Андхра-Прадеш, Индия. Этот набор данных содержит 894 выборки, набор обучающих данных состоит из 583 выборок, а набор тестовых данных состоит из 311 выборок.
В наборе данных доступно одиннадцать (11) атрибутов, а атрибуты «Пол» и «Класс» являются номинальными атрибутами, а все остальные являются числовыми атрибутами. Последний атрибут — это поле класса, используемое для разделения набора данных на две группы в зависимости от того, есть у пациента..
Как работать с данными SMOTE в задачах несбалансированной классификации
Знайте, где подводные камни и как их избежать
Проблемы классификации довольно распространены в мире науки о данных. Будь то обнаружение мошенничества, анализ настроений или тестирование болезней, возможность предсказать, в какой группе находится конкретная точка данных, невероятно эффективна.
Обычно основное внимание уделяется обнаружению точек данных в группе меньшинства, и это может создавать некоторые общие проблемы. Обычно в подобных ситуациях собранные вами данные..
У вас есть несбалансированный набор данных? Вот как это можно исправить.
Введение
Дисбаланс классов — распространенная проблема с классификацией. Это означает, что в наборе данных существует неравное распределение классов. Например, в наборе данных по обнаружению мошенничества с кредитными картами большинство транзакций по кредитным картам не являются мошенничеством, а очень немногие транзакции являются мошенничеством. Случаи мошенничества происходят один раз на 200 транзакций в этом наборе данных, поэтому в истинном распределении около 0,5% данных являются..
Вопросы по теме 'smote'
SMOTE с несколькими входами для причалов
Я создаю модель классификации текста с несколькими классами, используя Кераса и Берта (HuggingFace), но у меня очень несбалансированный набор данных. Я использовал SMOTE из Sklearn, чтобы сгенерировать дополнительные образцы для классов с депрессией...
899 просмотров
schedule
03.10.2021
Невозможно передать объединенный конвейер SMOTE и RandomUnderSampler в основной конвейер
В настоящее время я работаю с набором данных Imbalanced, и для обработки Imbalance я планирую объединить SMOTE и ADASYN с RandomUnderSampler, а также индивидуальную недостаточную выборку, передискретизацию, SMOTE и ADASYN (всего 6 способов выборки,...
184 просмотров
schedule
23.03.2022
Как удалить классы меньшинств с меньшим количеством примеров перед выполнением SMOTE, python
У меня есть набор данных, который содержит 100 столбцов в качестве векторов признаков (100D векторов признаков), сгенерированных из word2vec, и моя цель - категориальная переменная для каждой строки вектора в моем наборе данных. Сейчас в моем наборе...
156 просмотров
schedule
09.04.2022
Передискретизация SMOTE создает новые точки данных
Я пытаюсь решить проблему несбалансированной классификации, все входные функции категоричны. Вот количество значений каждой функции:
for i in X_train.columns:
print(i+':',X_train[i].value_counts().shape[0])
Pclass: 3
Sex: 2
IsAlone: 2...
575 просмотров
schedule
06.03.2023
