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Data Imbalance에 대한 이해

데이터 불균형은 한 클래스의 인스턴스 수가 크게 다른 사람들을 초과 할 때 발생합니다. 이 불균형은 대부분의 클래스를 향해 모델이 비스듬히 수 있으며 소수 클래스 인스턴스를 감지 할 수있는 능력을 줄 수 있습니다. Mathematically, N]는 샘플의 총 수이며 N]minority]은 N]]의 소수성(FLT:3)은 소수성(FLT:7])의 소수성(FLT:7]]]]입니다.

Imbalance 취급 기술

몇몇 기술은 자료 불균형의 효력을 시작할 수 있습니다. 이 방법은 자료 수준과 알고리즘 수준 접근법으로 분류될 수 있습니다.

데이터 수준 방법

  • Oversampling: 미성년자 클래스 샘플 증가, 종종 SMOTE와 같은 방법을 사용하여 합성 데이터 포인트를 생성하는 기존 미성년자 샘플.
  • Undersampling: 값이 있는 정보를 잃을 위험할 수 있는 dataset를 균형으로 하는 대부분의 클래스 샘플을 감소.
  • Hybrid 접근 방식: 과감한 데이터 균형을 최적화하기 위해 과감한 과감한 과감한 과감한 과감한 결합.

Algorithm-Level 방법

  • Cost-sensitive 학습: 모델의 초점에 영향을 미치는 소수성 클래스 오류에 더 높은 misclassification 비용 할당.
  • Ensemble 메서드: 미성년성 클래스의 검출을 향상시키기 위해 기술을 사용하여.
  • 조정 결정 임계 값: 소수성 등급 예측을 호소하기 위해 확률 차단을 수정합니다.

수학 재단

많은 기술은 통계 및 수학 개념에 기반을두고 있습니다. 예를 들어, SMOTE는 소수점 사이의 상호 교환하여 합성 샘플을 만듭니다.

x새로운 = x]i + lambda(x]j] - x]i])]]

여기서 xi]]]와 ]x]j]] ]]는 소수성 클래스 샘플이며 lambda]는 0과 1. 이 접근법은 미성년자 우주의 데이터 내에서 합성 데이터가 저장됩니다.