Niezrównoważone dane

1. Co oznacza niezrównoważone dane?
2. Jak naprawić niezrównoważone dane?
3. Dlaczego problem są niezrównoważone dane?
4. Co to są zrównoważone i niezrównoważone dane?

Co oznacza niezrównoważone dane?

Zestaw danych klasyfikacyjnych z proporcjami klasy skośnej nazywany jest niezrównoważonym. Zajęcia, które stanowią dużą część zestawu danych, nazywane są klasami większościowymi. Te, które stanowią mniejszy odsetek, to klasy mniejszościowe.

Jak naprawić niezrównoważone dane?

Losowe nadpróbkowanie jest najprostszą techniką próbkowania do zrównoważenia niezrównoważonego charakteru zestawu danych. Równoważy dane, replikując próbki klas mniejszościowych. Nie powoduje to żadnej utraty informacji, ale zestaw danych podlega nadmiernemu dopasowaniu, ponieważ te same informacje są kopiowane.

Dlaczego problem są niezrównoważone dane?

Nierówne dane są powszechnym problemem w uczeniu maszynowym, co stanowi wyzwania w zakresie korelacji, separacji i oceny klas oraz wynika z słabej wydajności modelu.

Co to są zrównoważone i niezrównoważone dane?

Zestaw danych bilansowych. Uważaj kolor pomarańczowy jako wartości dodatnie i niebieski kolor za wartość ujemną. Możemy powiedzieć, że liczba wartości dodatnich i wartości ujemnych w przybliżeniu same. Niezrównoważony zestaw danych: - Jeśli istnieje bardzo wysoka różna między wartościami dodatnimi i ujemnymi.