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
The Beautiful Web
Jens Oliver Meiert
•
2 votes
2
Container queries are rad AF!
Chris Ferdinandi
•
2 votes
3
Wagon’s algorithm in Python
John D. Cook
•
1 votes
4
An example conversation with Claude Code
Dumm Zeuch
•
1 votes
5
Top picks — 2026 January
Paweł Grzybek
•
1 votes
6
In Praise of –dry-run
Henrik Warne
•
1 votes
7
Deep Learning is Powerful Because It Makes Hard Things Easy - Reflections 10 Years On
Ferenc Huszár
•
1 votes
8
Vibe coding your first iOS app
William Denniss
•
1 votes
9
AGI, ASI, A*I – Do we have all we need to get there?
John D. Cook
•
1 votes
10
How to Add a Quick Interactive Map to your Website
Miguel Grinberg
•
1 votes