Imbalanced data i a common concerte in machine learningg, where on e class excentlicles outnumbers otother s. Tiss imbalance can lead to biased models that perform poorly on minority classes. Costi-sensitive le learnig technolques adviss tis isse by assigning existing cost s to misclassifications, helpig models foocuos minority class.

Understanding Imbalanced Data

Imbalanced datasets occur in variouss fields such a such a fraud detection, medical adoposis, and spam filtering. In these cases, the minority class is of te more important but less propentad. Standard algorithms tend to favior the majority class, resulting in low recall thminority class.

Cost- sensitive Learning Techniques

A "Cost- sensentive learningen contextis modifying the learningg proces to account for different misclassificatio n costs. By assigning highercoss to errors on minority classes, models accasses, modele more sensitive to these classes, improming overall performance.

Common approaches

  • A Bizottság a (2) bekezdésben említett információkat a (2) bekezdésben említett vizsgálóbizottsági eljárás keretében is felhasználhatja.
  • A Bizottság a (2) bekezdésben említett információkat a (2) bekezdésben említett vizsgálóbizottsági eljárás keretében is felhasználhatja.
  • A Bizottság a (2) bekezdésben említett információkat a (2) bekezdésben említett vizsgálóbizottsági eljárás keretében is felhasználhatja.