Howtosignalprocessing
- Apa yang sedang meningkat dalam pembelajaran mesin?
- Oversampling bagus dalam pembelajaran mesin?
- Apakah lebih baik untuk melakukan oversample atau undersample?
- Apa tujuan oversampling dalam pembelajaran mesin?
Apa yang sedang meningkat dalam pembelajaran mesin?
Upsampling atau oversampling mengacu pada teknik untuk membuat titik data buatan atau duplikat atau sampel kelas minoritas untuk menyeimbangkan label kelas. Ada berbagai teknik oversampling yang dapat digunakan untuk membuat titik data buatan.
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.
Apakah lebih baik untuk melakukan oversample atau undersample?
Metode oversampling duplikat atau membuat contoh sintetis baru di kelas minoritas, sedangkan metode undersampling menghapus atau menggabungkan contoh di kelas mayoritas. Kedua jenis resampling bisa efektif saat digunakan dalam isolasi, meskipun bisa lebih efektif ketika kedua jenis metode digunakan bersama -sama.
Apa tujuan oversampling dalam pembelajaran mesin?
Pengambilan sampel berlebih digunakan ketika jumlah data yang dikumpulkan tidak mencukupi. Teknik pengambilan sampel yang lebih populer adalah Smote (teknik pengambilan sampel minoritas sintetis), yang menciptakan sampel sintetis dengan secara acak mencicipi karakteristik dari kejadian di kelas minoritas.
