Howtosignalprocessing
Apa masalah ketidakseimbangan kelas? Ini adalah masalah dalam pembelajaran mesin di mana jumlah total kelas data (positif) jauh lebih sedikit dari jumlah total kelas data lain (negatif).
- Apa ketidakseimbangan kelas dalam pembelajaran mesin?
- Mengapa Ketidakseimbangan Kelas adalah Pembelajaran Mesin Masalah?
- Apa masalah dengan data yang tidak seimbang dalam pembelajaran mesin?
- Apa itu masalah ketidakseimbangan kelas bagaimana bisa diselesaikan?
Apa ketidakseimbangan kelas dalam pembelajaran mesin?
Kumpulan data klasifikasi dengan proporsi kelas miring disebut tidak seimbang. Kelas yang membentuk sebagian besar dari kumpulan data disebut kelas mayoritas. Mereka yang membentuk proporsi yang lebih kecil adalah kelas minoritas.
Mengapa Ketidakseimbangan Kelas adalah Pembelajaran Mesin Masalah?
Masalah ketidakseimbangan kelas biasanya terjadi ketika ada lebih banyak contoh beberapa kelas daripada yang lain. Dalam kasus seperti itu, pengklasifikasi standar cenderung kewalahan oleh kelas besar dan mengabaikan yang kecil.
Apa masalah dengan data yang tidak seimbang dalam pembelajaran mesin?
Data yang tidak seimbang adalah masalah umum dalam pembelajaran mesin, yang membawa tantangan untuk fitur korelasi, pemisahan dan evaluasi kelas, dan menghasilkan kinerja model yang buruk.
Apa itu masalah ketidakseimbangan kelas bagaimana bisa diselesaikan?
Definisi. Data dikatakan menderita masalah ketidakseimbangan kelas ketika distribusi kelas sangat tidak seimbang. Dalam konteks ini, banyak algoritma pembelajaran klasifikasi memiliki akurasi prediktif yang rendah untuk kelas yang jarang. Pembelajaran yang sensitif terhadap biaya adalah pendekatan umum untuk menyelesaikan masalah ini.
