Howtosignalprocessing
- O excesso de amostra causa excesso de ajuste?
- Qual é o propósito de super amostragem?
- Pode derrubar a causa excessiva?
- O excesso de amostra pode ser ruim?
O excesso de amostra causa excesso de ajuste?
“A superamostragem aleatória pode aumentar a probabilidade de ocorrência excessiva, pois faz cópias exatas dos exemplos de classe minoritária.
Qual é o propósito de super amostragem?
A superamostragem é capaz de melhorar a resolução e a relação sinal / ruído e pode ser útil para evitar aliases e distorção de fase, relaxando os requisitos de desempenho do filtro anti-aliasing. Diz -se que um sinal é super -amostrado por um fator de n se for amostrado em n vezes a taxa de nyquist.
Pode derrubar a causa excessiva?
Hibridização: Smote + Tomek Links
Depois que o excesso de amostras é feito por Smote, os clusters de classe podem estar invadindo o espaço um do outro. Como resultado, o modelo de classificador estará exagerado.
O excesso de amostra pode ser ruim?
É muito difícil separar dois objetos de maneira confiável a distâncias menores que a distância nyquist. A superamostragem pode ter um impacto negativo no branqueamento e na fototoxicidade e, portanto, deve ser aplicado com cautela.
