Howtosignalprocessing
- Bagaimana anda menyelesaikan masalah ketidakseimbangan kelas di NLP?
- Bagaimana anda menyelesaikan ketidakseimbangan kelas di Python?
- Bagaimana anda mengendalikan ketidakseimbangan kelas dalam klasifikasi imej?
Bagaimana anda menyelesaikan masalah ketidakseimbangan kelas di NLP?
Cara paling mudah untuk memperbaiki dataset yang tidak seimbang adalah mengimbangi mereka dengan contoh -contoh oversampling kelas minoriti atau contoh -contoh undersampling kelas majoriti. Menggunakan teknik canggih seperti Smote (Teknik Sampling Minoriti Sintetik) akan membantu anda membuat contoh sintetik baru dari kelas minoriti.
Bagaimana anda menyelesaikan ketidakseimbangan kelas di Python?
Data lebih sampel yang berkaitan dengan kelas minoriti: Oversampling adalah teknik yang digunakan untuk menyelesaikan masalah ketidakseimbangan kelas dalam model pembelajaran mesin. Ia melibatkan sampel secara rawak dari kelas minoriti dan mereplikasi mereka sehingga kelas seimbang.
Bagaimana anda mengendalikan ketidakseimbangan kelas dalam klasifikasi imej?
Salah satu pendekatan asas untuk menangani dataset yang tidak seimbang adalah melakukan pembesaran data dan pensampelan semula. Terdapat dua jenis pensampelan semula seperti bawah pensampel.
