Niezbalansowane dane klasyfikacyjne? Na ratunek SMOTE!
Przeczytaj oryginałArtykuł 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.
Komentarze
Brak komentarzy
Bądź pierwszy, który podzieli się swoimi myślami!
Rozszerzenie przeglądarki
Uzyskaj natychmiastowy dostęp do AllDevBlogs z przeglądarki
Tydzień
1
Dokumentowanie decyzji projektowych – o ADR i RFC
DevSzczepaniak
•
2 głosów
2
Gemini CLI – co to jest i jak działa nowe narzędzie od Google dla programistów
UProgramisty Piotr Kolasiński
•
1 głosów