Публикации по теме 'imbalanced-dataset'
Проблема несбалансированного набора данных и некоторые методы решения этой проблемы - Часть 1!!
Обычные методы оценки модели не позволяют точно измерить производительность модели при наличии несбалансированных наборов данных. Дисбаланс между положительными и отрицательными результатами, так называемый дисбаланс классов, является проблемой, обычно обнаруживаемой в медицинских данных. Несмотря на различные исследования, классовый дисбаланс всегда был сложной проблемой.
Предположим, что отрицательный класс равен 0, а положительный класс равен 1.
Общая производительность любой..
Прогноз класса клиентов
Постановка задачи:
В этом проекте мы собираемся классифицировать класс клиента, будь то 0 или 1.
Это проблема бинарной классификации (обучение с учителем).
Ссылка на набор данных: https://raw.githubusercontent.com/subashgandyer/datasets/main/great_customers.csv
Давайте прыгать прямо в!
Импорт необходимых библиотек
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams
from matplotlib.cm import rainbow..
Построение интерпретируемых моделей на несбалансированных данных
Я всегда считал, что для того, чтобы по-настоящему изучить науку о данных, вам нужно практиковать науку о данных, и я хотел сделать этот проект, чтобы попрактиковаться в работе с несбалансированными классами в задачах классификации. Это также была прекрасная возможность начать работать с mlflow , чтобы помочь отслеживать мои эксперименты с машинным обучением: это позволяет мне отслеживать различные модели, которые я использовал, параметры, с которыми я тренировался, и метрики, которые я..
Несбалансированный и сбалансированный набор данных в машинном обучении
Сбалансированный набор данных:
Прежде чем дать вам определение сбалансированного набора данных, позвольте мне привести пример для вашего лучшего понимания. Предположим, у меня есть набор данных с тысячами точек данных, и я назвал его «N». Итак, теперь N = 1000 точек данных, & N имеет два разных класса: один - N1, а другой - N2. Внутри N1 имеется 580 точек данных, а внутри N2 - 420 точек данных. N1 имеют положительные (+ Ve) точки данных, а N2 имеют отрицательные (-Ve) точки данных...
Что такое несбалансированные данные? Как обрабатывать несбалансированные данные в python?
В машинном обучении иногда, когда мы решаем задачи классификации, мы видим, что один класс имеет точность 95% (класс 1), тогда как другой класс имеет точность всего 7,5% (класс 0). Что ж, можно подумать, почему такая диспропорция точности возникает в нашем проекте? Чтобы понять причину этой несоразмерности, нам нужно сначала понять следующие моменты.
Что такое несбалансированный набор данных? В чем разница между несбалансированной и несбалансированной классификацией (набором данных)?..
Дерево решений по несбалансированному набору данных
Что такое несбалансированный набор данных?
Несбалансированный набор данных - очень распространенная проблема в науке о данных. Это состояние, при котором классы не представлены одинаково, или, другими словами, это состояние, при котором один класс имеет больше экземпляров, чем другие. Это условие может вызвать несколько проблем, например, модель не может классифицировать класс меньшинства, вы не можете использовать точность в качестве показателей производительности и т. Д...
Обработка несбалансированных наборов данных в машинном обучении
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..
