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- Como você resolve problemas de desequilíbrio de classe na PNL?
- Como você resolve um desequilíbrio de classe em python?
- Como você lida com o desequilíbrio de classe na classificação da imagem?
Como você resolve problemas de desequilíbrio de classe na PNL?
A maneira mais simples de corrigir o conjunto de dados desequilibrado é simplesmente equilibrá -los por instâncias super amostras da classe minoritária ou instituições de amostragem da classe majoritária. O uso de técnicas avançadas como a Smote (Tecnique de Sampling Sampling Minority Overmpling) ajudará você a criar novas instâncias sintéticas a partir da classe minoritária.
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.
Como você lida com o desequilíbrio de classe na classificação da imagem?
Uma das abordagens básicas para lidar com os conjuntos de dados desequilibrados é fazer aumento de dados e re-amostragem. Existem dois tipos de re-amostragem, como sub-amostragem quando removemos os dados da classe majoritária e amostragem excessiva ao adicionar dados repetitivos à classe minoritária.
