Публикации по теме 'imbalanced-data'


Несбалансированная классификация сцен с несколькими метками с использованием Keras
Несбалансированная классификация относится к задачам классификации, в которых распределение выборок между различными классами неравномерно. Как правило, в задаче несбалансированной классификации степень дисбаланса может варьироваться от небольшого дисбаланса до серьезного дисбаланса, как в случаях, когда в классе только 1 пример. Этот тип задач очень сложен, и часто класс меньшинства является более важным классом. Большинство алгоритмов классификации основаны на наборе данных,..
Анализ несбалансированных наборов данных
Баланс - ключ ко всему - Koi Fresco После всестороннего рассмотрения некоторых ключевых задач предварительной обработки данных в наших предыдущих статьях, пришло время понять концепцию несбалансированных наборов данных , которые обычно возникают в реальных наборах данных. После мягкого введения мы продолжим в предыдущих статьях с методами, необходимыми для решения этой проблемы. Наборы данных о дисбалансе: основы Несбалансированные наборы данных обычно встречаются..
Обнаружение и преодоление несбалансированных наборов данных
Впервые опубликовано в блоге ведущего на https://anchormen.nl/blog/data-science-ai/imbalanced-datasets-machine-learning-cycle/ . Спасибо моим коллегам из Anchormen за предоставленное время и ресурсы для написания этой записи в блоге! Несбалансированные данные Стремясь внедрять инновации и разрабатывать новые решения или продукты, компании часто сталкиваются с недостатком данных для поддержки своих новых идей. Большая часть данных отражает то, что уже известно — как клиенты ведут..
Прогноз оттока клиентов телекоммуникационной компании
1.0 Введение Отток клиентов определяется как потеря клиентов бизнесом. Это нормальная часть клиентского цикла и используется как ключевой индикатор состояния бизнеса; как таковой он должен хорошо управляться. Чтобы лучше управлять оттоком клиентов, компании должны иметь возможность прогнозировать его с достаточной точностью, и именно здесь на помощь приходит машинное обучение. В этой статье я кратко излагаю свой проект машинного обучения, целью которого было предсказать, уйдет..
Как обрабатывать наборы данных дисбаланса для вариантов использования классификации
Краткое руководство по работе с несбалансированными наборами данных в задачах классификации Введение Машинное обучение меняет различные отрасли благодаря вариантам использования, основанным на классификации, регрессии, рекомендательных системах, компьютерном зрении и т. д., и сейчас организации пытаются внедрить машинное обучение в свои обычные рабочие процессы. Когда мы рассматриваем любой реальный вариант использования классификации, связанный с банковским делом или страхованием,..
Модель анализа производительности сотрудников с помощью BoostingTechnique и BLSMOTE
Оглавление Мотивация автора Подготовка инструментов для анализа и построения модели Метаданные Опишите данные Изучение данных Предварительная обработка данных Построить модель Оценка с модели "Вывод" Мотивация автора Производительность является частью чрезвычайно важной и интересной, потому что она доказана в свою пользу, компания хочет, чтобы сотрудники работали действительно в соответствии со своими навыками для достижения хороших результатов, без..
Обработка несбалансированных данных:
Прогнозирование того, что клиенты откажутся от телефонного обслуживания В этом проекте я пытаюсь предсказать клиентов, которые отказываются от телефонных услуг, чтобы что-то сделать, чтобы удержать этих клиентов. Набор данных, который я использую для этого, взят из openml.org , и вы можете щелкнуть здесь для прямой ссылки на этот набор данных. Несбалансированный набор данных Этот набор данных был несбалансированным, что создавало некоторые проблемы. Сначала давайте посмотрим на..