Howtosignalprocessing
- Jak rozwiązać problemy z brakiem równowagi w NLP?
- Jak rozwiązać nierównowagę klasową w Pythonie?
- Jak radzisz sobie z brakiem równowagi w klasyfikacji obrazu?
Jak rozwiązać problemy z brakiem równowagi w NLP?
Najprostszym sposobem naprawy niezrównoważonego zestawu danych jest po prostu równoważenie ich poprzez instancje nadpróbkowania klasy mniejszościowej lub podanie instancji klasy większościowej. Korzystanie z zaawansowanych technik, takich jak SMOTE (technika nadmiernego próbkowania mniejszości syntetycznej), pomoże Ci stworzyć nowe instancje syntetyczne z klasy mniejszościowej.
Jak rozwiązać nierównowagę klasową w Pythonie?
Dane dotyczące nadmiernego próbkowania związane z klasami mniejszości: Oversampling to technika stosowana do rozwiązania problemu nierównowagi klasowej w modelach uczenia maszynowego. Obejmuje losowe wybór próbek z klasy mniejszościowej i replikowanie ich do momentu zrównoważenia klas.
Jak radzisz sobie z brakiem równowagi w klasyfikacji obrazu?
Jednym z podstawowych podejść do radzenia sobie z niezrównoważonymi zestawami danych jest powiększenie danych i ponowne pobieranie próbek. Istnieją dwa rodzaje ponownego próbkowania, takie jak niedostateczne próbkowanie podczas usuwania danych z klasy większości i nadmiernego próbkowania, gdy dodajemy powtarzające się dane do klasy mniejszościowej.
