Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
О проекте
Вернуться
Synthetic Minority Oversampling Technique
11.09.2024 11:24:24 | Хабр
Хабы: Big Data

В datascience все уже знают о важности данных для успеха любого проекта с машинным обучением. Часто бывает, что сами данные представляют собой гораздо большую ценность, чем модель, которая на них обучилась, поскольку процесс получения этих данных может быть гораздо сложнее, опаснее, дороже, чем обучение модели. Поэтому набирает популярность генерация наборов данных, создаются специальные фреймворки. Сегодня речь пойдет об одном из таких фреймворков, SMOTE, или же Synthetic Minority Oversampling Technique. За два последних десятилетия накопилось довольно много материала по этой технике. Ключевое отличие этой статьи в экспериментах, которые проводились в ходе исследования работоспособности такого типа овэрсэмплинга.

Постановка проблемы

Все, кто хоть раз сталкивался с машинным обучением, знакомы с таким понятием как «отсутствие баланса классов». Мало когда встречаются отбалансированные наборы данных, только если мы сами не сделаем себе нужную выборку с балансом. Также, многие наверно слышали, что дисбаланс классов может негативно отражаться на обучении модели, поэтому всегда возникали вопросы о том, как такую проблему решать.

Читать далее
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2024 - vsetut.pro