Публикации по теме 'imbalanced-data'
Метрики производительности модели и обработка несбалансированных наборов данных
Введение:
Первый сценарий. АЗ – инженер по машинному обучению. Ему поручили разработать алгоритм, который может прогнозировать вероятность смерти от кашля. У него есть доступный ему набор данных, который включает больше отрицательных случаев и меньше положительных случаев, то есть случаев людей, которые действительно умерли от кашля. Он разрабатывает алгоритм, который при обучении на доступных данных обучается с точностью 98%, но при воздействии на данные из реальной жизни,..
Обработка несбалансированных данных с помощью геометрического SMOTE
Геометрический подход варианта SMOTE
На графике выше очевидно, что красные точки составляют большинство, а зеленые - меньшинство. Наличие данных меньшинства имеет решающее значение для изучения обнаружения аномалий, атак и вторжений, медицинской области [прогнозирование рака] и киберфизических настроек. Но количество присутствия меньшинства в выборке данных имеет решающее значение. Скажем, если имеется только 0,01% полезных данных меньшинства, обычно алгоритмы будут рассматривать это..
Несбалансированные данные в ML
В машинном обучении одной из самых больших проблем является работа с несбалансированными данными. Это ситуация, когда распределение классов в наборе данных не сбалансировано, а это означает, что экземпляров одного класса значительно больше, чем другого (других). Несбалансированные данные могут привести к необъективным моделям, и эту проблему необходимо решить, чтобы обеспечить точность и надежность моделей машинного обучения.
Что такое несбалансированные данные?
Несбалансированные..
Как поймать злоумышленников в сетях с помощью машинного обучения
Алгоритмы обладают огромным потенциалом для обнаружения кибератак и борьбы с ними. Почему они так редко используются?
Компьютеры подвергаются атаке. Национальные государства используют кибератаки, чтобы одержать верх. Преступники используют кибератаки для получения прибыли. Кибербезопасность необходима компаниям и частным лицам для защиты своих данных и компьютерных систем. Обнаружение атак - важная задача в области кибербезопасности, поскольку она поднимает красный флаг и..
Как обращаться с несбалансированными данными и некоторые этические размышления о создании синтетических данных
Работа с несбалансированными наборами данных довольно распространена в определенных отраслях и имеет свою специфику. В этой статье я хотел поделиться с вами одним из методов, которые я использовал для решения этой проблемы в своем самом первом проекте машинного обучения, а также некоторыми мыслями, которые этот проект вдохновил меня на вопрос о создании синтетических данных.
Что такое несбалансированный набор данных?
Несбалансированные наборы данных, часто встречающиеся в задачах..
Метрики машинного обучения и точности при работе с набором данных о дисбалансе
КЛАССИФИКАЦИЯ ФИНАНСОВЫХ ДАННЫХ О ДИСБАЛАНСЕ
Метрики машинного обучения и точности при работе с набором данных о дисбалансе
Прогнозирование успеха рыночной кампании
Классификация является одним из краеугольных камней контролируемого машинного обучения и используется для поиска знаний в базах данных и интеллектуального анализа данных. В модели классификации алгоритм обучения выявляет основную взаимосвязь между функциями и целевыми переменными и определяет модель, которая наилучшим..
Обработка несбалансированного набора данных с помощью UndersamplingTechnique. Его плюсы и минусы!
Недостаточная выборка относится к группе методов, предназначенных для балансировки распределения классов для набора данных классификации с асимметричным распределением классов.
Несбалансированное распределение классов будет иметь один или несколько классов с небольшим количеством примеров (классы меньшинства) и один или несколько классов с большим количеством примеров (большинство). Это лучше всего понять в контексте задачи бинарной (двухклассовой) классификации, где класс 0 — это класс..
