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- Como você conserta dados desequilibrados?
- Como faço para verificar se um conjunto de dados está desequilibrado no python?
- Qual é a melhor abordagem para lidar com um conjunto de dados desequilibrado?
Como você conserta dados desequilibrados?
O superconsplamento aleatório é a técnica de amostragem mais direta para equilibrar a natureza desequilibrada do conjunto de dados. Equilibra os dados replicando as amostras das classes minoritárias. Isso não causa nenhuma perda de informação, mas o conjunto de dados está sujeito a excesso de ajuste, pois a mesma informação é copiada.
Como faço para verificar se um conjunto de dados está desequilibrado 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.
Qual é a melhor abordagem para lidar com um conjunto de dados desequilibrado?
Um método amplamente adotado e talvez mais direto para lidar com conjuntos de dados altamente desequilibrado é chamado de reamostragem. Consiste em remover amostras da classe majoritária (sub-amostragem) e/ou adicionar mais exemplos da classe minoritária (amostragem excessiva).
