Howtosignalprocessing
- Qu'est-ce que le suréchantillonnage?
- Pourquoi est-il sombre que le suréchantillonnage?
- Est scolarisé bon pour les données déséquilibrées?
- Est-ce que le suréchantillonnage ou le sous-échantillonnage?
- Qu'est-ce que le suréchantillonnage pour les données déséquilibrées?
Qu'est-ce que le suréchantillonnage?
Sac: technique de suréchantillonnage des minorités synthétiques
Smote est une technique de suréchantillonnage où les échantillons synthétiques sont générés pour la classe minoritaire. Cet algorithme aide à surmonter le problème de sur-ajustement posé par un suréchantillonnage aléatoire.
Pourquoi est-il sombre que le suréchantillonnage?
Contrairement au suréchantillonnage aléatoire, en algorithme Smote, la classe minoritaire est suréchantillonnée en générant des exemples synthétiques plutôt que par le suréchantillonnage avec un remplacement. L'algorithme Smote crée des exemples artificiels basés sur l'espace des fonctionnalités plutôt que sur l'espace de données, les similitudes entre les exemples minoritaires existants [1] [8].
Est scolarisé bon pour les données déséquilibrées?
Sac: une solution puissante pour les données déséquilibrées
Smote signifie une technique de suréchantillonnage des minorités synthétiques. La méthode a été proposée dans un article de 2002 du Journal of Artificial Intelligence Research. Smote est une méthode améliorée pour traiter les données déséquilibrées dans les problèmes de classification.
Est-ce que le suréchantillonnage ou le sous-échantillonnage?
Smote est une technique de suréchantillonnage et crée de nouveaux échantillons synthétiques de classe minoritaire, et Tomek Links est une technique de sous-échantillonnage. Pour un ensemble de données déséquilibré, d'abord Smarte est appliqué pour créer de nouveaux échantillons de minorités synthétiques pour obtenir une distribution équilibrée.
Qu'est-ce que le suréchantillonnage pour les données déséquilibrées?
Ensembles de données déséquilibrés de suréchantillonnage aléatoire. Le suréchantillonnage aléatoire implique du duplication aléatoire des exemples de la classe minoritaire et de les ajouter à l'ensemble de données de formation. Les exemples de l'ensemble de données de formation sont sélectionnés au hasard avec le remplacement.
