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. 이러한 쿠키 중 일부를 선택 해제하면 검색 환경에 영향을 미칠 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. 이러한 쿠키 중 일부를 선택 해제하면 검색 환경에 영향을 미칠 수 있습니다.

비용 감지 학습 기술

비용 감지 학습은 다른 미분화 비용을 고려하기 위해 학습 프로세스를 수정합니다. 미분화 수업에서 오류로 높은 비용을 할당함으로써, 모델은 이러한 클래스에 더 민감하며 전반적인 성능을 향상시킵니다.

일반적인 접근법

  • 무선 알고리즘:무선급의 미성년자 클래스의 미성년자 클래스의 미성년자 클래스의 미성년자 클래스의 미성년자 분류를 펼칠 수 있는 손실 함수로 전갈 무게를 다짐.
  • Cost matrices: 각 종류의 미량 원가를 지정하는 매트릭스를 정의하여, 모델이 전체 비용을 최소화합니다.
  • Sampling 기법:)은 dataset을 균형 잡힌 과잉 또는 밑줄을 가진 비용 과민한 방법을 결합합니다.