Howtosignalprocessing
- Bagaimana Anda memecahkan masalah ketidakseimbangan kelas di NLP?
- Bagaimana Anda memecahkan ketidakseimbangan kelas dalam python?
- Bagaimana Anda menangani ketidakseimbangan kelas dalam klasifikasi gambar?
Bagaimana Anda memecahkan masalah ketidakseimbangan kelas di NLP?
Cara paling sederhana untuk memperbaiki dataset yang tidak seimbang adalah dengan menyeimbangkannya dengan oversampling dari kelas minoritas atau instance undersampling dari kelas mayoritas. Menggunakan teknik canggih seperti Smote (teknik pengambilan sampel minoritas sintetis) akan membantu Anda membuat instance sintetis baru dari kelas minoritas.
Bagaimana Anda memecahkan ketidakseimbangan kelas dalam python?
Data over-sampling terkait dengan kelas minoritas: oversampling adalah teknik yang digunakan untuk menyelesaikan masalah ketidakseimbangan kelas dalam model pembelajaran mesin. Ini melibatkan pemilihan sampel secara acak dari kelas minoritas dan mereplikasi sampai kelas seimbang.
Bagaimana Anda menangani ketidakseimbangan kelas dalam klasifikasi gambar?
Salah satu pendekatan dasar untuk menangani kumpulan data yang tidak seimbang adalah dengan melakukan augmentasi data dan pengambilan sampel kembali. Ada dua jenis pengambilan sampel ulang seperti sampel di bawah saat kami menghapus data dari kelas mayoritas dan over-sampling ketika kami menambahkan data berulang ke kelas minoritas.
