Mikor jelent problémát az osztálykiegyensúlyozatlanság?
Pontszám: 4,8/5 ( 31 szavazat )Meghatározás. Állítólag az adatok szenvednek az osztálykiegyensúlyozatlansági problémától , ha az osztályeloszlások erősen kiegyensúlyozatlanok . Ebben az összefüggésben sok osztályozási tanulási algoritmus alacsony prediktív pontossággal rendelkezik a ritka osztályok számára. A költségérzékeny tanulás a probléma megoldásának általános megközelítése.
Miért probléma az osztálykiegyensúlyozatlanság?
Miért probléma ez? A legtöbb gépi tanulási algoritmus egyenlő eloszlású adatokat feltételez. Tehát ha osztályok kiegyensúlyozatlanok, a gépi tanulási osztályozó inkább elfogult a többségi osztály felé , ami a kisebbségi osztály rossz osztályozását okozza.
Befolyásolja-e az osztályok kiegyensúlyozatlansága a pontosságot?
A korábbi munkákban több példán keresztül kimutatták, hogy az egyensúlyhiány jelentős hatással lehet a pontosság értékére és jelentésére, valamint bizonyos más jól ismert teljesítménymutatókra.
Mit tegyél, ha osztályegyensúlytalanságod van?
- Módosítsa a teljesítménymutatót. ...
- Módosítsa az algoritmust. ...
- Újramintavételi technikák — Túlmintavétel a kisebbségi osztályból. ...
- Újramintavételi technikák – Alulmintavétel a többségi osztályból. ...
- Szintetikus minták készítése.
Mi a probléma a kiegyensúlyozatlan adatokkal?
A kiegyensúlyozatlan adatok tipikusan olyan osztályozási problémára utalnak, ahol az osztályonkénti megfigyelések száma nem egyenletesen oszlik el ; gyakran nagy mennyiségű adat/megfigyelés áll rendelkezésére egy osztályhoz (ezt a többségi osztálynak nevezik), és sokkal kevesebb megfigyeléssel rendelkezik egy vagy több másik osztályhoz (ezek…
Kiegyensúlyozatlan adatkészlet kezelése a gépi tanulásban | Deep Learning Tutorial 21 (Tensorflow2.0 és Python)
Honnan tudhatom, hogy az adataim kiegyensúlyozatlanok?
Az egyenlőtlen osztályeloszlású adatkészlet technikailag kiegyensúlyozatlan. Egy adatkészlet azonban kiegyensúlyozatlannak mondható, ha jelentős , vagy bizonyos esetekben szélsőséges aránytalanság van a probléma egyes osztályaihoz tartozó példák száma között.
Miért rosszak a kiegyensúlyozatlan adatkészletek?
A kiegyensúlyozatlan osztályozás elsősorban prediktív modellezési feladatként jelent kihívást az erősen torz osztályeloszlás miatt . Ez az oka a hagyományos gépi tanulási modellek és kiegyensúlyozott osztályeloszlást feltételező értékelési metrikák gyenge teljesítményének.
Mi a különbség a kiegyensúlyozatlan és a kiegyensúlyozatlan között?
3 válasz. A közhasználatban az egyensúlytalanság a kiegyensúlyozatlan állapotot jelentő főnév, míg az egyensúlytalanság az egyensúlyvesztést okozó ige.
Hogyan kezeli a kiegyensúlyozatlan adatkészletet a szöveges osztályozásban?
A kiegyensúlyozatlan adatkészletek kijavításának legegyszerűbb módja a kiegyensúlyozás a kisebbségi osztály példányainak túlmintázásával vagy a többségi osztály példányainak alulmintavételezésével . A fejlett technikák, például a SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) használata segít új szintetikus példányok létrehozásában a kisebbségi osztályból.
Mit jelent a kiegyensúlyozatlanság?
Valami, ami kiegyensúlyozatlan, nem stimmel vagy elromlott . Kiegyensúlyozatlan, de nem egészen úgy, ahogy az kiegyensúlyozatlan jelző sugallja. Amikor valamit kiegyensúlyozatlannak ír le, akkor valószínűleg egy szabályról, törvényről vagy eljárásról beszél, míg a remegő talicskát kiegyensúlyozatlannak nevezheti.
Miért rossz a pontosság?
Mivel az adatok 90%-ban biztonságosan landoltak. Tehát a pontosság nem tesz jót kiegyensúlyozatlan adatok esetén . Üzleti forgatókönyvekben a legtöbb adat nem lesz kiegyensúlyozott, így a pontosság az osztályozási modellünk értékelésének gyenge mércéje lesz. ... Pontosság: A helyes pozitív előrejelzések aránya az összes előrejelzett pozitívhoz képest.
A pontosság jó mérőszám?
Ha az osztályeloszlás kissé ferde, a pontosság továbbra is hasznos mérőszám lehet . Ha az osztályeloszlások torzulása súlyos, a pontosság a modell teljesítményének megbízhatatlan mércéjévé válhat.
Melyik mérőszám jó kiegyensúlyozatlan osztályproblémák esetén?
Az F-Measure a kiegyensúlyozatlan osztályozás népszerű mérőszáma. Az Fbéta-mérték az F-mérték absztrakciója, ahol a pontosság és a visszahívás egyensúlyát a harmonikus átlag kiszámításakor egy béta együttható szabályozza.
Mi az a kiegyensúlyozatlan adatkészlet?
A kiegyensúlyozatlan adatkészletek az osztályozási probléma speciális esetei, ahol az osztályok eloszlása nem egyenletes az osztályok között . Jellemzően két osztályból állnak: a többségi (negatív) és a kisebbségi (pozitív) osztályból.
Hogyan oldja meg az osztálykiegyensúlyozatlansági problémát R-ben?
- Osztálysúlyok: nagyobb költséget jelentenek, ha hibákat követnek el a kisebbségi osztályban.
- Lefelé mintavétel: véletlenszerűen távolítsa el a többségi osztály példányait.
- Felfelé mintavétel: véletlenszerűen replikálja a kisebbségi osztály példányait.
Mi az adatkiegyensúlyozatlanság a gépi tanulásban?
Az egyensúlyhiányra vonatkozó adatok elosztása a gépi tanulási munkafolyamat fontos része. A kiegyensúlyozatlan adatkészlet azt jelenti , hogy a két osztály egyikének példányai magasabbak, mint a másiké , más módon a megfigyelések száma nem azonos az osztályozási adatkészlet minden osztályában.
Melyik modell a legjobb a kiegyensúlyozatlan adatokhoz?
Véletlenszerű alulmintavétel és túlmintavétel Az erősen kiegyensúlyozatlan adatkészletek kezelésére széles körben elfogadott és talán a legegyszerűbb módszer az újramintavételezés . Ez abból áll, hogy mintákat távolítanak el a többségi osztályból (alulmintavétel) és/vagy további példákat adnak hozzá a kisebbségi osztályból (túlmintavétel).
Képes-e Bert kezelni a kiegyensúlyozatlan adatokat?
Megmutatjuk, hogy bár a BERT képes kezelni a kiegyensúlyozatlan osztályokat további adatkiegészítés nélkül , nem jól általánosít, ha a képzési és a tesztadatok kellően eltérnek egymástól (mint az gyakran előfordul a hírforrásoknál, amelyek témái idővel változnak).
Hogyan kezeli a magas kiegyensúlyozatlan adatokat?
A kiegyensúlyozatlan adatkészletek kezelése olyan stratégiákat foglal magában, mint az osztályozási algoritmusok javítása vagy az osztályok kiegyensúlyozása a betanítási adatokban (adat-előfeldolgozás), mielőtt az adatokat bemenetként megadnák a gépi tanulási algoritmusnak. A későbbi technika előnyösebb, mivel szélesebb körű alkalmazása.
Mi az egyensúlytalanság példája?
Kiegyensúlyozatlanság akkor fordul elő , ha egyes dolgokból túl sok, másokból pedig túl kevés van . Ha annyi borsot teszel a levesbe, hogy nem érzed a többi fűszer ízét, akkor felborult az ízesítés. Könnyű megjegyezni az egyensúlytalanság jelentését, ha a szót részekre bontja.
Hogyan használod a kiegyensúlyozatlanságot egy mondatban?
- Az alaszkai férfiak és nők számának kiegyensúlyozatlansága rendkívül megnehezíti a férfiak számára, hogy feleséget találjanak.
- A nő hormonális egyensúlyhiánya miatt egyik pillanatról a másikra szomorú volt, a másik pedig boldog volt.
- A hatalom kiegyensúlyozatlansága miatt a király nem tudott annyi döntést hozni, mint a királynő.
Mi az a kiegyensúlyozatlan erő?
Ha egy tárgyra ható két erő nem egyenlő méretű , akkor azt mondjuk, hogy ezek kiegyensúlyozatlan erők. ... Ha az erők kiegyenlítettek, az eredő erő nulla. Ha egy tárgyra ható erők kiegyensúlyozatlanok, akkor ez történik: egy álló tárgy az eredő erő irányába kezd mozogni.
Mi az a kiegyensúlyozatlan arány?
1.1 Kiegyensúlyozatlansági arány Az egyensúlyhiány (IR) a többségi osztályok (negatív osztály) és a kisebbségi osztályok (pozitív osztály) számának aránya [15, 23].
Hogyan kezel egy kiegyensúlyozatlan adatkészletet az R-ben?
- Alulmintavétel. Ez a módszer többségi osztályokkal működik. ...
- Túlmintavétel. ...
- Szintetikus adatgenerálás. ...
- Költségérzékeny tanulás (CSL)
Mi az a modell Overfitting?
A túlillesztés egy olyan fogalom az adattudományban, amely akkor fordul elő, ha egy statisztikai modell pontosan illeszkedik a betanítási adataihoz . ... Ha a modell megjegyzi a zajt, és túl szorosan illeszkedik a képzési halmazhoz, a modell „túlillesztődik”, és nem tud jól általánosítani új adatokra.