Источник: Nuances of Programming Алгоритмы машинного обучения делятся на контролируемые и неконтролируемые. Алгоритмы контролируемого обучения моделируют отношения между помеченными входными и выходными данными (также известными как целевые данные). Впоследствии такая модель используется для предсказания метки новых наблюдений с помощью новых помеченных входных данных. Если целевая переменная дискретная, алгоритм решает задачи классификации, а если целевая переменная непрерывная  —  алгоритм используется для задач регрессии...

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...