Upsampling Vs Downsampling Machine Learning

1. O que está amostrando e reduzindo a amostragem no aprendizado de máquina?
2. O que é melhor amostragem ou desmembramento?
3. Qual é a diferença entre a amostragem e a redução?
4. Por que precisamos de amostragem no aprendizado de máquina?

O que está amostrando e reduzindo a amostragem no aprendizado de máquina?

A amostragem de redução (neste contexto) significa treinamento em um subconjunto desproporcionalmente baixo dos exemplos de classe majoritária. Awaywaying significa adicionar um exemplo de peso à classe desmembrada igual ao fator pelo qual você diminuiu a amostra.

O que é melhor amostragem ou desmembramento?

A redução de redução, que também é chamada de dizimação, reduz a taxa de amostragem. Upsampling, ou interpolação, aumenta a taxa de amostragem. Antes de usar essas técnicas, você precisará estar ciente do seguinte.

Qual é a diferença entre a amostragem e a redução?

Downsampling é a redução da resolução espacial, mantendo a mesma representação bidimensional (2D). Normalmente é usado para reduzir os requisitos de armazenamento e/ou transmissão das imagens. Upsampling é o aumento da resolução espacial, mantendo a representação 2D de uma imagem.

Por que precisamos de amostragem no aprendizado de máquina?

Upsampling ou supermoolding refere -se à técnica para criar pontos de dados artificiais ou duplicados ou da amostra de classe minoritária para equilibrar o rótulo da classe. Existem várias técnicas de excesso de amostragem que podem ser usadas para criar pontos de dados artificiais.