Публикации по теме 'imbalanced-data'
Эффективные стратегии работы с несбалансированными наборами данных
Несбалансированность данных является критической проблемой в контексте машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Он возникает, когда количество экземпляров в одном классе значительно меньше, чем в другом, что может ухудшить производительность большинства алгоритмов машинного обучения, предназначенных для работы со сбалансированными наборами данных.
Цель этой статьи — выяснить, как возникает эта проблема, и представить подходы к ее решению. Решая эту проблему, мы можем..
Вопросы по теме 'imbalanced-data'
Можно ли и нужно ли использовать class_weight и balanced_accuracy_score вместе для несбалансированных данных?
Если я обучаю свой классификатор (скажем, LogisticRegression() ) с параметром class_weight='balanced' в scikit-learn, должен ли я использовать обычную меру точности (т. е. accuracy_score ) или сбалансированную точность (т. е....
04.04.2024
Новые материалы
Dall-E 2: недавние исследования показывают недостатки в искусстве, созданном искусственным интеллектом
DALL-E 2 — это всеобщее внимание в индустрии искусственного интеллекта. Люди в списке ожидания пытаются заполучить продукт. Что это означает для развития креативной индустрии?
О применении ИИ в..
«Очень простой» эволюционный подход к обучению с подкреплением
В прошлом семестре я посетил лекцию по обучению с подкреплением (RL) в моем университете. Честно говоря, я присоединился к нему официально, но я редко ходил на лекции, потому что в целом я нахожу..
Освоение информационного поиска: создание интеллектуальных поисковых систем (глава 1)
Глава 1. Поиск по ключевым словам: основы информационного поиска
Справочная глава: «Оценка моделей поиска информации: подробное руководство по показателям производительности » Глава 1: «Поиск..
Фишинг — Упаковано и зашифровано
Будучи старшим ИТ-специалистом в небольшой фирме, я могу делать много разных вещей. Одна из этих вещей: специалист по кибербезопасности. Мне нравится это делать, потому что в настоящее время я..
ВЫ РЕГРЕСС ЭТО?
Чтобы понять, когда использовать регрессионный анализ, мы должны сначала понять, что именно он делает. Вот простой ответ, который появляется, когда вы используете Google:
Регрессионный..
Не зря же это называют интеллектом
Стек — C#, Oracle
Опыт — 4 года
Работа — Разведывательный корпус
Мне пора служить
Может быть, я немного приукрашиваю себя, но там, где я живу, есть обязательная военная служба на 3..
LeetCode Проблема 41. Первый пропущенный положительный результат
LeetCode Проблема 41. Первый пропущенный положительный результат
Учитывая несортированный массив целых чисел, найдите наименьшее пропущенное положительное целое число.
Пример 1:
Input:..