Howtosignalprocessing
- Apa masalahnya dengan oversampling?
- Mengapa kita harus menggunakan oversampling?
- Apakah itu ide yang bagus untuk melakukan oversample?
- Oversampling bagus dalam pembelajaran mesin?
Apa masalahnya dengan oversampling?
Oversampling acak dapat meningkatkan kemungkinan terjadi overfitting, karena membuat salinan yang tepat dari contoh kelas minoritas. Dengan cara ini, pengklasifikasi simbolik, misalnya, dapat membuat aturan yang tampaknya akurat, tetapi sebenarnya mencakup satu contoh yang direplikasi.
Mengapa kita harus menggunakan oversampling?
Oversampling adalah praktik memilih responden sehingga beberapa kelompok menjadi bagian yang lebih besar dari sampel survei daripada yang mereka lakukan dalam populasi. Kelompok -kelompok kecil yang terlalu berlebihan bisa sulit dan mahal, tetapi memungkinkan jajak pendapat menjelaskan kelompok -kelompok yang sebaliknya akan terlalu kecil untuk dilaporkan.
Apakah itu ide yang bagus untuk melakukan oversample?
Oversampling adalah cara terkenal untuk berpotensi meningkatkan model yang dilatih pada data yang tidak seimbang. Tetapi penting untuk diingat bahwa oversampling secara tidak benar dapat menyebabkan pemikiran model akan menggeneralisasi lebih baik daripada yang sebenarnya.
Oversampling bagus dalam pembelajaran mesin?
Oversampling acak
Untuk algoritma pembelajaran mesin yang dipengaruhi oleh distribusi miring, seperti jaringan saraf buatan dan SVM, ini adalah teknik yang sangat efektif.
