Niezbalansowane dane klasyfikacyjne? Na ratunek SMOTE!
Wprowadzenie do metody SMOTE, która rozwiązuje problem niezbalansowanych danych w klasyfikacji poprzez generowanie syntetycznych próbek klasy mniejszościowej.
Wprowadzenie do metody SMOTE, która rozwiązuje problem niezbalansowanych danych w klasyfikacji poprzez generowanie syntetycznych próbek klasy mniejszościowej.
Wyjaśnienie problemu niezbalansowanych danych w klasyfikacji, przykładów takich zbiorów oraz sposobów radzenia sobie z tym wyzwaniem w ML.
Wyjaśnienie normalizacji danych w PHP-ML z przykładami użycia norm L1 i L2 w kontekście uczenia maszynowego.
Jak uzupełniać brakujące wartości w zestawach danych za pomocą biblioteki PHP-ML, używając strategii takich jak średnia, mediana i wartość najczęstsza.