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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 bedeutet es mit einem Problem mit dem Ungleichgewicht des Unterrichts??
- Was ist ein Unterrichtsgleichgewicht Beispiel?
- Was ist Klassenungleichgewicht und wie geht es darum??
- Was ist ein Problem mit Klassenungleiche und warum es eine Herausforderung für die Vorhersage ist?
Was bedeutet es mit einem Problem mit dem Ungleichgewicht des Unterrichts??
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 ein Unterrichtsgleichgewicht Beispiel?
Das Klassenungleichgewicht ist normal und in typischen ML -Anwendungen erwartet. Zum Beispiel: Bei der Erkennung von Kreditkartenbetrug sind die meisten Transaktionen legitim, und nur ein kleiner Teil sind betrügerisch. Bei der Spam -Erkennung ist es umgekehrt: Die meisten E -Mails, die heute rund um den Globus gesendet werden, sind Spam.
Was ist Klassenungleichgewicht und wie geht es darum??
Eine der weit verbreiteten Klassen -Ungleichgewichtstechniken für den Umgang mit hochgradigen Datensätzen wird als Resampling bezeichnet. Es besteht darin, Proben aus der Mehrheitsklasse (Unterabtastung) zu entfernen und/oder weitere Beispiele aus der Minderheitenklasse (Überabtastung) hinzuzufügen.
Was ist ein Problem mit Klassenungleiche und warum es eine Herausforderung für die Vorhersage ist?
Die unausgeglichene Klassifizierung ist speziell aufgrund der stark verzerrten Klassenverteilung und der ungleichen Fehlklassifizierungskosten schwierig. Die Schwierigkeit der unausgeglichenen Klassifizierung wird durch Eigenschaften wie Datensatzgröße, Kennzeichnung und Datenverteilung verstärkt.
