Howtosignalprocessing
- Comment résoudre les problèmes de déséquilibre de classe dans la PNL?
- Comment résoudre un déséquilibre de classe à Python?
- Comment gérez-vous le déséquilibre des classes dans la classification des images?
Comment résoudre les problèmes de déséquilibre de classe dans la PNL?
Le moyen le plus simple de corriger l'ensemble de données déséquilibré est simplement de les équilibrer par des instances de suréchantillonnage de la classe minoritaire ou des instances de sous-échantillonnage de la classe majoritaire. L'utilisation de techniques avancées comme Smote (technique de sur-échantillonnage de la minorité synthétique) vous aidera à créer de nouvelles instances synthétiques à partir de la classe minoritaire.
Comment résoudre un déséquilibre de classe à Python?
Sur-échantillonnage des données liées aux classes minoritaires: le suréchantillonnage est une technique utilisée pour résoudre le problème de déséquilibre des classes dans les modèles d'apprentissage automatique. Il s'agit de sélectionner au hasard des échantillons dans la classe minoritaire et de les reproduire jusqu'à ce que les classes soient équilibrées.
Comment gérez-vous le déséquilibre des classes dans la classification des images?
L'une des approches de base pour gérer les ensembles de données déséquilibrés est de faire l'augmentation des données et le rééchantillonnage. Il existe deux types de rééchantillonnage tels que les sous-échantillons lorsque nous supprimons les données de la classe majoritaire et sur-échantillonnage lorsque nous ajoutons des données répétitives à la classe minoritaire.
