Публикации по теме 'class-imbalance'


Точность и полнота — Полное руководство с практическими примерами
Все, что вам нужно знать о точности, достоверности, отзыве, F-показателях, дисбалансе классов и матрицах путаницы Предположим, моя работа заключается в разработке модели обнаружения мошенничества с кредитными картами для банка. На самом деле, скажем, только 0,1% транзакций являются мошенническими. Я разумно предполагаю, что нет транзакций, являющихся мошенническими, и могу похвастаться точностью модели 99,9 % (т. е. % правильных классификаций). Я похлопываю себя по спине и открываю..
Это должен знать каждый Data Scientist!!!
В сценариях маркетинга, проблемы прогнозирования оттока и т. д. каждый ученый столкнулся бы с проблемой дисбаланса классов, когда количество баллов для класса A и класса B было бы очень разным, то есть оно могло бы быть 1: 9 или даже меньше на каждого. скажем 1:200. В ситуациях, когда вы хотите предсказать клиентов, которые могут купить продукт, если они нажмут на баннер. Если копнуть глубже, многие клиенты случайно нажимают на баннер. Можем ли мы использовать ML в те времена? Ответ:..
Увеличение данных с помощью GAN
Модели машинного обучения требуют для своего обучения огромного количества данных, которые у нас не всегда есть. Одно из возможных решений - собрать больше выборок данных, но это займет много времени. Еще одна актуальная проблема - это политика конфиденциальности данных, которая запрещает использование любых данных из наборов данных, содержащих личную информацию. Введение в проблему несбалансированных наборов данных Большинство существующих наборов данных изображений имеют разное..
Почему он получил такой высокий балл с пустым набором???
Почему он получил такой высокий балл с пустым набором???
Дисбаланс классов в контролируемом машинном обучении
Введение Классификация — это тип контролируемого машинного обучения, при котором наблюдения со связанными с ними атрибутами назначаются уникальному классу. Это делается с помощью алгоритма изучения взаимосвязи между входными данными и целевым классом, а затем использования этой информации для прогнозирования класса, к которому принадлежит наблюдение. Количество уникальных классов может быть два (бинарная классификация) или более (мультиклассовая классификация). Во время классификации мы..
Фокусная потеря для устранения классового дисбаланса
Классификация текста широко используется в различных отраслях для решения бизнес-задач путем анализа текстовых данных для получения ценной информации. Однако сложная структура текстовых данных часто затрудняет эффективное извлечение значимой информации. Для этой цели используются фокусирующиеся методы обработки естественного языка (НЛП). Эти методы сосредоточены на том, как компьютеры взаимодействуют с человеческими языками, и позволяют анализировать большие объемы данных на естественном..
Основные проблемы наборов данных машинного обучения: часть 3
И как с ними бороться Примечание. Это третья часть серии статей Основные проблемы наборов данных машинного обучения . Вы можете прочитать часть 1 здесь и часть 2 здесь . Несбалансированные данные Несбалансированные данные возникают при неравномерном распределении классов или меток. Например, в задаче обнаружения кредитных карт количество немошеннических транзакций, вероятно, будет намного больше, чем количество мошеннических транзакций по кредитным картам. Баланс..