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
Limit token usage in Microsoft Agent Framework
Jesse Liberty
•
1 votes
2
How to Roll Back AI Agents: Incident Response, Circuit Breakers, and Recovery Patterns
Paul Bryant
•
1 votes
3
Avoiding Reasoning Model Failures with Microsoft Foundry
Luke Murray
•
1 votes
4
When Your AI Agent Lies: Silent LLM Fallbacks
Luke Murray
•
1 votes
5
Adding a custom MCP server to Claude and ChatGPT
Simon Willison
•
1 votes
6
Testing AI prompts and comparing models with promptfoo
Tim Deschryver
•
1 votes
7
Superlogical
Mitchell Hashimoto
•
1 votes