«oversampling» 태그된 질문

휴무 . 이 질문은 의견 기반 입니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 사실과 인용으로 답변 할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 2 년 전 . 분류의 오버 샘플링과 특히 SMOTE 알고리즘에 대한 귀하의 의견은 무엇입니까? 왜 클래스 데이터의 불균형과 불균형 오류 비용을 …

18 machine-learning  classification  oversampling 

심각하게 불균형 한 데이터를 작업 중입니다. 문헌에서, 리샘플링 (과다 또는 과소 샘플링)을 사용하여 데이터를 재조정하기 위해 여러 방법이 사용됩니다. 두 가지 좋은 접근 방식은 다음과 같습니다. SMOTE : 합성 소수 오버 샘플링 TEchnique ( SMOTE ) ADASYN : 불균형 학습을위한 적응 형 합성 샘플링 접근법 ( ADASYN ) ADASYN은 적응성이 …

18 classification  dataset  resampling  unbalanced-classes  oversampling 

randomForest 구현은 대체로 샘플링 할 때도 관측치 수를 넘어서 샘플링을 허용하지 않습니다. 왜 이런거야? 잘 작동합니다. rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(1, 1, 1), replace=TRUE) rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=3, replace=TRUE) 내가하고 싶은 것 : rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(51, 1, 1), replace=TRUE) Error in …

11 r  sampling  random-forest  stratification  oversampling 

SMOTE를 사용하여 멀티 클래스 분류 문제의 불균형을 수정하려고합니다. SMOTE 도움말 문서에 따라 SMOTE가 홍채 데이터 세트에서 완벽하게 작동하지만 유사한 데이터 세트에서는 작동하지 않습니다. 내 데이터 모양은 다음과 같습니다. 값이 1, 2, 3 인 3 개의 클래스가 있습니다. > data looking risk every status 1 0 1 0 1 2 0 …

10 r  classification  unbalanced-classes  oversampling 

약 4000 명의 고객과 두 그룹으로 나뉘어 진 약 4000 명의 고객과 데이터 세트의 균형을 맞추기 위해 오버 샘플링과 언더 샘플링의 조합을 수행하고 싶습니다. 그룹 중 하나의 비율은 약 15 %입니다. SMOTE ( http://www.inside-r.org/packages/cran/DMwR/docs/SMOTE )와 ROSE ( http://cran.r-project.org/web/packages/ROSE/를 살펴 보았습니다 . ROSE.pdf ), 그러나 둘 다 기존 관측 값 (예 …

9 unbalanced-classes  resampling  oversampling