Estou trabalhando em dados gravemente desequilibrados. Na literatura, vários métodos são utilizados para reequilibrar os dados usando re-amostragem (super ou sub-amostragem). Duas boas abordagens são: SMOTE: Técnica de sobre-amostragem de minorias sintéticas ( SMOTE ) ADASYN: Abordagem de Amostra...
Fechado . Esta questão é baseada em opiniões . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela possa ser respondida com fatos e citações editando esta postagem . Fechado há 2 anos . Qual a sua...
A implementação randomForest não permite amostragem além do número de observações, mesmo quando amostragem com substituição. Por que é isso? Funciona bem: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(1, 1, 1), replace=TRUE) rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=3,...
Estou tentando usar o SMOTE para corrigir o desequilíbrio no meu problema de classificação de várias classes. Embora o SMOTE funcione perfeitamente no conjunto de dados da íris conforme o documento de ajuda do SMOTE, ele não funciona em um conjunto de dados semelhante. Aqui está a aparência dos...
Gostaria de executar uma combinação de superamostragem e subamostragem para equilibrar meu conjunto de dados com aproximadamente 4000 clientes divididos em dois grupos, onde um dos grupos tem uma proporção de aproximadamente 15%. Examinei o SMOTE (