Data panda yang tidak seimbang

1. Bagaimana Anda memperbaiki data yang tidak seimbang?
2. Bagaimana cara memeriksa apakah dataset tidak seimbang dengan python?
3. Apa pendekatan terbaik untuk menangani dataset yang tidak seimbang?

Bagaimana Anda memperbaiki data yang tidak seimbang?

Oversampling acak adalah teknik pengambilan sampel yang paling mudah untuk menyeimbangkan sifat yang tidak seimbang dari kumpulan data. Ini menyeimbangkan data dengan mereplikasi sampel kelas minoritas. Ini tidak menyebabkan hilangnya informasi, tetapi dataset dikenakan overfitting karena informasi yang sama disalin.

Bagaimana cara memeriksa apakah dataset tidak seimbang dengan python?

Dengan kata -kata sederhana, Anda perlu memeriksa apakah ada ketidakseimbangan di kelas yang ada di variabel target Anda. Jika Anda memeriksa rasio antara death_event = 1 dan death_event = 0, itu adalah 2: 1 yang berarti dataset kita tidak seimbang. Untuk menyeimbangkan, kami dapat melakukan oversampel atau mencurahkan sampel data.

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).