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- Como você calcula a relação de desequilíbrio?
- Como você verifica o desequilíbrio no python?
- Como você resolve um desequilíbrio de classe em python?
- Qual é a razão para o conjunto de dados desequilibrado?
Como você calcula a relação de desequilíbrio?
A taxa de desequilíbrio (IR) é a medida mais usada para descrever a extensão do desequilíbrio de um conjunto de dados. O IR é definido como (1) ir = n maj n min, onde nmaj é o tamanho da amostra da classe majoritária e nmin é o tamanho da amostra da classe minoritária.
Como você verifica o desequilíbrio no python?
Em palavras simples, você precisa verificar se há um desequilíbrio nas classes presentes em sua variável de destino. Se você verificar a proporção entre Death_Event = 1 e Death_Event = 0, é 2: 1, o que significa que nosso conjunto de dados está desequilibrado. Para equilibrar, podemos excesso de amostra ou mostrar os dados.
Como você resolve um desequilíbrio de classe em python?
Dados de amostragem excessiva relacionados a classes minoritárias: a superamostragem é uma técnica usada para resolver o problema de desequilíbrio de classe nos modelos de aprendizado de máquina. Envolve selecionar aleatoriamente amostras da classe minoritária e replicá -las até que as aulas sejam equilibradas.
Qual é a razão para o conjunto de dados desequilibrado?
O nível de desequilíbrio de classe de um conjunto de dados é dado pela taxa de desequilíbrio (IR), de modo que um IR de 1:10 expressa que, para cada amostra da classe positiva, existem 10 amostras da classe negativa.
