Публикации по теме 'smote'


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 наборов данных с помощью методов передискретизации. Это плюсы и минусы.
В этой статье мы обсудим методы передискретизации, которые можно использовать для преодоления несбалансированных данных. Чтобы узнать больше о несбалансированности данных, перейдите по ссылке: https://akalbir.medium.com/what-is-an-imbalanced-data-how-to-handle-imbalanced-data-in-python-e6067792950f . Проще говоря, я бы определил передискретизацию как противоположность недостаточной выборки, поскольку при передискретизации мы балансируем класс, просто вставляя новые точки в класс..

Вопросы по теме 'smote'

Несбалансированный набор данных — как оптимизировать гиперпараметры с помощью поиска по сетке?
Я хотел бы оптимизировать гиперпараметры C и Gamma SVC, используя поиск по сетке для несбалансированного набора данных. До сих пор я использовал class_weights='balanced' и выбирал лучшие гиперпараметры на основе среднего значения f1-баллов. Однако...
735 просмотров

Как по-другому использовать словарь в алгоритме SMOTE для повторной выборки входных данных нескольких классов?
Я хочу выполнить передискретизацию с использованием алгоритма SMOTE в python с использованием библиотеки imblearn.over_sampling . Мои входные данные имеют четыре целевых класса. Я не хочу делать чрезмерную выборку всего распределения классов...
895 просмотров
schedule 07.03.2023

как использовать SMOTE и выбор функций вместе в конвейере sklearn?
from imblearn.pipeline import Pipeline from imblearn.over_sampling import SMOTE smt = SMOTE(random_state=0) pipeline_rf_smt_fs = Pipeline( [ ('preprocess',preprocessor), ('selector', SelectKBest(mutual_info_classif, k=30)),...
241 просмотров

Передискретизация с использованием SMOTETomek: не удалось преобразовать строку в ошибку с плавающей запятой
Когда я использую следующий код для выполнения передискретизации с использованием SMOTETomek для балансировки несбалансированного набора данных, from imblearn.combine import SMOTETomek import pandas as pd # read the input dataset input_dataset =...
42 просмотров