Вопросы к Поиску с Алисой

Примеры ответов Поиска с Алисой
Что это такое?

Главная / #Дисбаланс Классов

# Дисбаланс Классов

Задать свой вопрос
Вопрос для Поиска с Алисой
17 февраля
#МетодыКоррекции#ДисбалансКлассов#СлучайноеУдаление#ОбучениеМашин#Нейросети#Статистика#МашинноеОбучение
В чем преимущества метода случайного удаления данных при коррекции дисбаланса классов?
Алиса
На основе источников, возможны неточности
Некоторые преимущества метода случайного удаления данных при коррекции дисбаланса классов: Устранение дисбаланса. Метод направлен на устранение дисбаланса по классам путём случайного исключения экземпляров класса большинства. Возможность…
Читать далее
Вопрос для Поиска с Алисой
17 мая
#КлассификацияДанных#ДисбалансКлассов#МетодыКлассификации#ОбучениеМашин#ИскусственныйИнтеллект
Почему возникает проблема дисбаланса классов при классификации данных?
Алиса
На основе источников, возможны неточности
Проблема дисбаланса классов при классификации данных возникает по разным причинам, среди них: Реальное распределение классов. В некоторых задачах один класс действительно более редкий, чем другой. Например, в задаче определения мошеннических…
Читать далее
Вопрос для Поиска с Алисой
26 января
#Статистика#ДисбалансКлассов#ИзбыточнаяВыборка#НедостаточнаяВыборка
В чем разница между избыточной и недостаточной выборкой при работе с дисбалансом классов?
Алиса
На основе источников, возможны неточности
Разница между избыточной и недостаточной выборкой при работе с дисбалансом классов заключается в том, как они влияют на распределение данных: 1. Избыточная выборка добавляет больше примеров из класса меньшинства, дублируя случайные записи этого…
Читать далее
Вопрос для Поиска с Алисой
12 сентября
#SMOTE#ДисбалансКлассов#КлассификацияДанных#МетодыОбработкиДанных#ИскусственныйИнтеллект#МашинноеОбучение
Как метод SMOTE помогает бороться с дисбалансом классов при классификации данных?
Алиса
На основе источников, возможны неточности
Метод SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) помогает бороться с дисбалансом классов при классификации данных, увеличивая количество примеров миноритарного класса. В основе алгоритма лежит идея генерации искусственных наблюдений…
Читать далее
Вопрос для Поиска с Алисой
23 мая
#KближайшиеСоседи#ДисбалансКлассов#КлассификацияДанных#МашинноеОбучение#НейронныеСети
Почему метод k-ближайших соседей чувствителен к дисбалансу классов?
Алиса
На основе источников, возможны неточности
Метод k-ближайших соседей (KNN) чувствителен к дисбалансу классов в обучающих данных, потому что склонен к смещению решения в сторону доминирующего класса. Это происходит из-за того, что относящиеся к доминирующему классу объекты чаще попадают в…
Читать далее
© 2025 ООО «Яндекс»
Пользовательское соглашение
Связаться с нами
Как это работает?
Задайте вопрос...
…и сразу получите ответ в Поиске с Алисой
Войдите, чтобы поставить лайк
С Яндекс ID это займёт пару секунд
Войти
Tue Aug 26 2025 09:07:23 GMT+0300 (Moscow Standard Time)