oversampling पर टैग किए गए जवाब

मैं गंभीर रूप से असंतुलित डेटा पर काम कर रहा हूं। साहित्य में, री-सैंपलिंग (ओवर- या अंडर-सैंपलिंग) का उपयोग करके डेटा को फिर से संतुलित करने के लिए कई तरीकों का उपयोग किया जाता है। दो अच्छे दृष्टिकोण हैं: SMOTE: सिंथेटिक माइनॉरिटी ओवर-सैंपलिंग TEchnique ( SMOTE ) ADASYN: असंतुलित शिक्षण …

19 classification  dataset  resampling  unbalanced-classes  oversampling 

बंद हो गया । यह सवाल राय आधारित है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं?प्रश्न को अपडेट करें ताकि इस पोस्ट को संपादित करके तथ्यों और उद्धरणों के साथ उत्तर दिया जा सके । 2 साल पहले बंद हुआ । …

18 machine-learning  classification  oversampling 

रैंडम फ़ॉरेस्ट कार्यान्वयन प्रतिस्थापन के साथ नमूना लेने पर भी, टिप्पणियों की संख्या से परे नमूनाकरण की अनुमति नहीं देता है। ऐसा क्यों है? ठीक काम करता है: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(1, 1, 1), replace=TRUE) rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=3, replace=TRUE) मुझे क्या करने का …

11 r  sampling  random-forest  stratification  oversampling 

मैं अपनी बहु-वर्ग वर्गीकरण समस्या में असंतुलन को सही करने के लिए SMOTE का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। यद्यपि SMOTE पूरी तरह से काम करता है SMOTE सहायता दस्तावेज़ के अनुसार आईरिस डेटासेट पर, यह समान डेटासेट पर काम नहीं करता है। यहां बताया गया है कि …

10 r  classification  unbalanced-classes  oversampling 

मैं अपने डेटासेट को दो समूहों में विभाजित लगभग 4000 ग्राहकों के साथ संतुलित करने के लिए ओवरसमलिंग और अंडरस्मीपलिंग के संयोजन का प्रदर्शन करना चाहूंगा, जहां समूहों में से एक का अनुपात लगभग 15% है। मैंने SMOTE ( http://www.inside-r.org/packages/cran/DMwR/docs/SMOTE ) और ROSE ( http://cran.r-project.org/web/packages/ROSE/ ) में देखा है ROSE.pdf …

9 unbalanced-classes  resampling  oversampling