Niezbalansowane dane klasyfikacyjne? Na ratunek SMOTE!
Read OriginalArtykuł szczegółowo opisuje metodę SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique), służącą do radzenia sobie z niezbalansowanymi danymi klasyfikacyjnymi. Autor wyjaśnia zasadę działania algorytmu, który generuje syntetyczne punkty danych dla klasy mniejszościowej, oraz pokazuje jej praktyczną implementację w Pythonie z użyciem biblioteki `imbalanced-learn` na prostym, syntetycznym przykładzie.
Comments
No comments yet
Be the first to share your thoughts!
Browser Extension
Get instant access to AllDevBlogs from your browser
Top of the Week
1
Fix your upgrades and migrations with Codemods
Cassidy Williams
•
2 votes
2
Designing Design Systems
TkDodo Dominik Dorfmeister
•
2 votes
3
Introducing RSC Explorer
Dan Abramov
•
1 votes
4
The Pulse: Cloudflare’s latest outage proves dangers of global configuration changes (again)
The Pragmatic Engineer Gergely Orosz
•
1 votes
5
Fragments Dec 11
Martin Fowler
•
1 votes
6
Adding Type Hints to my Blog
Daniel Feldroy
•
1 votes
7
Refactoring English: Month 12
Michael Lynch
•
1 votes
8
Converting HTTP Header Values To UTF-8 In ColdFusion
Ben Nadel
•
1 votes
9
Pausing a CSS animation with getAnimations()
Cassidy Williams
•
1 votes
10
From Random Forests to RLVR: A Short History of ML/AI Hello Worlds
Sebastian Raschka
•
1 votes