Howtosignalprocessing
- Co jest zwiększane w uczeniu maszynowym?
- Omadza się dobrze w uczeniu maszynowym?
- Czy lepiej jest nadmiernie próbować lub podkreślić?
- Jaki jest cel nadpróbkowania w uczeniu maszynowym?
Co jest zwiększane w uczeniu maszynowym?
Wzmacnianie lub nadpróbkowanie odnosi się do techniki tworzenia sztucznych lub zduplikowanych punktów danych lub próbki klasy mniejszościowej w celu zrównoważenia etykiety klasowej. Istnieją różne techniki nadpróbkowania, które można wykorzystać do tworzenia sztucznych punktów danych.
Omadza się dobrze w uczeniu maszynowym?
Losowe nadmierne próbkowanie
W przypadku algorytmów uczenia maszynowego dotkniętych dystrybucją, takimi jak sztuczne sieci neuronowe i SVM, jest to wysoce skuteczna technika.
Czy lepiej jest nadmiernie próbować lub podkreślić?
Metody nadpróbkowania zduplikuj lub twórz nowe syntetyczne przykłady w klasie mniejszości, podczas gdy metody podsumowania usuwania lub scalanie przykładów w klasie większościowej. Oba rodzaje ponownego próbkowania mogą być skuteczne, gdy są stosowane w izolacji, chociaż mogą być bardziej skuteczne, gdy oba rodzaje metod są używane razem.
Jaki jest cel nadpróbkowania w uczeniu maszynowym?
Ponad pobieranie próbek stosuje się, gdy ilość zebranych danych jest niewystarczająca. Popularną techniką nadmiernego próbkowania jest Smote (technika nadmiernego próbkowania mniejszości syntetycznej), która tworzy próbki syntetyczne poprzez losowe pobieranie charakterystyk z wystąpień w klasie mniejszościowej.
