No contexto do aprendizado de máquina, digamos que você tenha um problema no qual as classes da população real não são equilibradas - por exemplo, a Classe A ocorre 80% das vezes e a Classe B ocorre 20% das vezes. Nesse caso, é geralmente melhor ter um determinado algoritmo ML baseado em dados com...
Lembro-me de ver / ler em algum lugar que, para SVMs de várias classes com dados desequilibrados, havia uma maneira de determinar os pesos das classes a partir dos dados de treinamento (em vez da validação X). Alguém sabe qual é o método ou qual é o
Estou usando a regressão Softmax para um problema de classificação de várias classes. Não tenho probabilidades anteriores iguais para cada uma das classes. Sei pela Regressão Logística (regressão softmax com 2 classes) que as probabilidades anteriores das classes são implicitamente adicionadas ao...
Há uma pergunta muito confusa em minha mente. Eu tenho dados e gostaria de comparar pontuações numéricas entre homens e mulheres. Há uma grande diferença nesses dois grupos: o número de homens é 34, enquanto o número de mulheres é 310, e as variações não são iguais. Tanto quanto sei, quando as...
Estou usando o classificador ingênuo de bayes para classificar entre dois grupos de dados. Um grupo de dados é muito maior que o outro (acima de 4 vezes). Estou usando a probabilidade anterior de cada grupo no classificador. O problema é que o resultado obtido tem 0% de taxa positiva verdadeira e...
Frequentemente ouço a amostragem de dados para cima ou para baixo discutida como uma maneira de lidar com a classificação de dados desequilibrados. Entendo que isso pode ser útil se você estiver trabalhando com um classificador binário (em oposição a probabilístico ou baseado em pontuação) e...
Eu tenho um conjunto de dados com uma variável de resposta binária (sobrevivência) e três variáveis explicativas ( A= 3 níveis, B= 3 níveis, C= 6 níveis). Nesse conjunto de dados, os dados são bem equilibrados, com 100 indivíduos por ABCcategoria. Eu já estudou o efeito destes A, Be Cvariáveis...
Eu tenho um conjunto de dados com classes desequilibradas. Três classes compõem cerca de 60% dos dados. Além disso, tenho divisões de teste diferentes que causam um desequilíbrio. Por exemplo: Conjunto de trens: label_1 ... label_n Conjunto de teste: label_1, label_3, label_9 Isso significa...
Existem problemas científicos com o uso do ML para ajudar na anotação humana? Eu tenho um conjunto de dados sem rótulo de 3 classes em que apenas 1 em 500 elementos pertencem às 2 classes de interesse. Os rótulos não são trivialmente discerníveis para todos os elementos dos dados não rotulados,...