Модель машинного обучения (ML), как правило, работает лучше, когда в ней достаточно данных и метка сбалансированного класса. Несбалансированные текстовые данные означают неравномерное распределение меток классов в наборе данных. Неравномерное распределение может происходить в любом соотношении (1:10, 1:100 и т. д.). Такое асимметричное распределение меток классов в наборе данных приводит к плохой эффективности классификации/прогнозирования модели ML. Низкая производительность модели..

В науке о данных несбалансированный набор данных не вызывает удивления. Если набор данных, предназначенный для задач классификации, таких как анализ настроений, медицинская визуализация, обнаружение мошенничества, имеет неодинаковое количество экземпляров для разных классов, то такие наборы данных называются несбалансированными. Это означает, что существует дисбаланс между классами в наборе данных из-за большой разницы между количеством экземпляров, принадлежащих каждому классу. Итак,..

В этой статье я расскажу о следующих фактах Почему нельзя использовать точность для определения производительности модели во всех сценариях Что такое матрица путаницы Что такое точность Что такое вспомнить Чем отличаются точность и полнота от точности и между собой Рассмотрим ситуацию, когда вам нужно выявить мошеннические банковские транзакции, из 100 000 транзакций только 2 или 3 будут мошенническими. Если наша модель классифицирует все транзакции как законные, то точность..

Для задачи двоичной классификации с несбалансированными классами Вступление Вычисления в памяти и параллельная обработка являются одними из основных причин того, что Apache Spark стал очень популярным в индустрии больших данных для работы с крупномасштабными продуктами данных и более быстрого анализа. MLlib , построенный на основе Spark, представляет собой масштабируемую библиотеку машинного обучения, которая обеспечивает как высококачественные алгоритмы, так и молниеносную..

А. Используйте перекрестную проверку ансамбля (CV): В этом проекте я использовал перекрестную проверку, чтобы подтвердить надежность модели. Весь набор данных был разделен на пять подмножеств. В каждом резюме 4 из 5 подмножеств используются для обучения, а оставшийся набор использовался для проверки модели. В каждом резюме модель также предсказывает (вероятности, а не класс) тестовые данные. В конце перекрестной проверки у нас есть пять вероятностей предсказания тестирования. Наконец,..

Проблема несбалансированного класса очень распространена в модели классификации, где количество одного класса переменной ответа очень мало по сравнению с другим классом. Например, при обнаружении банковского мошенничества, медицинской диагностике редких заболеваний и т. Д., Где количество мошенничества намного меньше по сравнению со строками, не связанными с мошенничеством. Было замечено, что положительные случаи неисполнения обязательств или мошенничества составляют примерно 2–3% от..