Howtosignalprocessing
- Qu'est-ce que l'échantillonnage dans l'apprentissage automatique?
- Le suréchantillonnage est-il bon dans l'apprentissage automatique?
- Il vaut-il mieux suréchantillonner ou sous-échantillonner?
- Quel est le but du suréchantillonnage dans l'apprentissage automatique?
Qu'est-ce que l'échantillonnage dans l'apprentissage automatique?
L'échantillonnage ou le suréchantillonnage se réfère à la technique pour créer des points de données artificiels ou en double ou de l'échantillon de classe minoritaire pour équilibrer l'étiquette de classe. Il existe différentes techniques de suréchantillonnage qui peuvent être utilisées pour créer des points de données artificiels.
Le suréchantillonnage est-il bon dans l'apprentissage automatique?
Suréchantillonnage aléatoire
Pour les algorithmes d'apprentissage automatique affectés par la distribution asymétrique, comme les réseaux de neurones artificiels et les SVM, c'est une technique très efficace.
Il vaut-il mieux suréchantillonner ou sous-échantillonner?
Méthodes de suréchantillonnage dupliquent ou créent de nouveaux exemples synthétiques dans la classe minoritaire, tandis que les méthodes de sous-échantillonnage suppriment ou fusionnent des exemples dans la classe majoritaire. Les deux types de rééchantillonnage peuvent être efficaces lorsqu'ils sont utilisés isolément, bien que peuvent être plus efficaces lorsque les deux types de méthodes sont utilisés ensemble.
Quel est le but du suréchantillonnage dans l'apprentissage automatique?
Un échantillonnage est utilisé lorsque la quantité de données collectées est insuffisante. Une technique populaire sur l'échantillonnage est Sac (technique de sur-échantillonnage de la minorité synthétique), qui crée des échantillons synthétiques en échantillonnant au hasard les caractéristiques des occurrences de la classe minoritaire.
