Задачи классификации зачастую характеризуются несбалансированностью классов, когда наблюдения одного типа сильно превалируют над другими. При этом такая ситуация может иметь естественные причины, например, опрашивая 10000 человек для создания выборки о диагностики рака, разумно ожидать, что соотношение заболевших и здоровых будет не равным. Соответственно, разбиение данных при формировании тренировочной и тестовой выборок должно проводиться с учетом такой несбалансированности. Иначе вы можете обучить...

Техника переcэмплирования синтетического меньшинства (Synthetic Minority Oversampling Technique – SMOTE) – метод подготовки Несбалансированного датасета (Imbalanced Dataset) к загрузке в Модель (Model) Машинного обучения (ML), предполагающий дублирование Наблюдений (Observation) класса, представителей которого в наборе меньше остальных. Зачастую наборы данных являются несбалансированными: например, при исследовании раковых заболеваний подавляющее большинство пациентов здоровы. При Обнаружении мошеннических...