imbalanced 데이터 처리는 기계 학습에 일반적인 도전입니다. 그것은 1 개의 클래스가 다른 사람보다 훨씬 더 많은 결과를 발생, 예측 모델의 성능에 영향을 미치는. 적절한 기술을 적용하면 모델 정확도와 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.

Imbalanced Data에 대한 이해

이 웹 사이트는 귀하가 웹 사이트를 탐색하는 동안 귀하의 경험을 향상시키기 위해 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키들 중에서 필요에 따라 분류 된 쿠키는 웹 사이트의 기본적인 기능을 수행하는 데 필수적이므로 브라우저에 저장됩니다. 또한이 웹 사이트의 사용 방식을 분석하고 이해하는 데 도움이되는 제 3 자 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키는 귀하의 동의하에 만 브라우저에 저장됩니다. 이러한 쿠키를 거부 할 수도 있습니다. 그러나 이러한 쿠키 중 일부를 선택 해제하면 검색 환경에 영향을 미칠 수 있습니다.

임밸런스 처리에 대한 실제 기술

몇몇 방법은 자료 imbalance를 효과적으로 해결할 수 있습니다:

  • Resampling:)는 미성년자 클래스를 과감하게 하거나 대부분의 클래스를 습득하여 dataset을 조정합니다.
  • Synthetic Data Generation:] SMOTE와 같은 기술을 사용하여 소수성 클래스의 인공 예제를 만듭니다.
  • Algorithmic Approaches: ensemble 메서드와 같은 불균형에 단단하게 튼튼한 실종 모델.
  • Cost-sensitive Learning: 미성년자 클래스 오류에 더 높은 misclassification cost를 할당합니다.

Imbalanced Data에 대한 성능 지표

imbalanced 자료에 모형을 증발시키십시오 특정한 미터를 요구합니다:

  • Precision: 모든 긍정적인 예측 중 진정한 긍정적인 예측의 비율.
  • Recall:] 실제적인 긍정적 인 결과가 제대로 식별됩니다.
  • F1 점수: 정밀 및 리콜의 조화적 의미.
  • AUC-ROC:은 임계값을 통해 클래스를 구별하는 모델의 능력을 측정합니다.