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Was ist das Problem des Unterrichts Ungleichgewichtsproblem?? Es ist das Problem im maschinellen Lernen, bei dem die Gesamtzahl einer Datenklasse (positiv) weit geringer ist als die Gesamtzahl einer anderen Datenklasse (negativ).
- Was ist Klassenungleichgewicht im maschinellen Lernen?
- Warum ist Klassenungleichgewicht ein Problem mit maschinellem Lernen??
- Was ist das Problem mit unausgeglichenen Daten im maschinellen Lernen??
- Was ist ein Ungleichgewichtsproblem für Klassen Wie kann es gelöst werden??
Was ist Klassenungleichgewicht im maschinellen Lernen?
Ein Klassifizierungsdatensatz mit verzerrten Klassenproportionen wird als unausgewogener bezeichnet. Klassen, die einen großen Teil des Datensatzes ausmachen, werden als Mehrheitsklassen bezeichnet. Diejenigen, die einen kleineren Anteil ausmachen, sind Minderheitenklassen.
Warum ist Klassenungleichgewicht ein Problem mit maschinellem Lernen??
Das Problem des Klassenungleichgewichts tritt typischerweise auf, wenn es viel mehr Fälle in einigen Klassen gibt als andere. In solchen Fällen werden Standardklassifizierer in der Regel von den großen Klassen überwältigt und ignorieren die kleinen.
Was ist das Problem mit unausgeglichenen Daten im maschinellen Lernen??
Unausgeglichene Daten sind ein häufiges Problem im maschinellen Lernen, das Herausforderungen für Korrelation, Klassentrennung und Bewertung bringt und zu einer schlechten Modellleistung führt.
Was ist ein Ungleichgewichtsproblem für Klassen Wie kann es gelöst werden??
Definition. Daten sollen das Problem des Klassenungleichgewichts leiden, wenn die Klassenverteilungen stark unausgeglichen sind. In diesem Zusammenhang haben viele Lernalgorithmen der Klassifizierung eine geringe Vorhersagegenauigkeit für die seltene Klasse. Kostenempfindliches Lernen ist ein häufiger Ansatz, um dieses Problem zu lösen.
