Data seri waktu yang tidak seimbang

1. Bagaimana Anda menangani data seri waktu yang tidak seimbang?
2. Apa masalah dengan data yang tidak seimbang?
3. Apa pendekatan terbaik untuk menangani dataset yang tidak seimbang?

Bagaimana Anda menangani data seri waktu yang tidak seimbang?

Solusi umum untuk masalah umum penambangan set data yang tidak seimbang adalah menggunakan strategi resampling. Strategi -strategi ini mengubah distribusi data pembelajaran untuk menyeimbangkan jumlah kasus langka dan normal, berusaha mengurangi kemiringan data.

Apa masalah dengan data yang tidak seimbang?

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 pendekatan terbaik untuk menangani dataset yang tidak seimbang?

Metode yang diadopsi secara luas dan mungkin paling mudah untuk menangani kumpulan data yang sangat tidak seimbang disebut resampling. Ini terdiri dari menghapus sampel dari kelas mayoritas (kurang sampel) dan/atau menambahkan lebih banyak contoh dari kelas minoritas (over-sampling).