Tecniche di bilanciamento dei dati per l'apprendimento automatico

I set di dati del mondo reale sono raramente perfetti e i dati fortemente distorti possono far sì che i modelli di machine learning ignorino del tutto le classi minoritarie. Questo corso scritto ti guida attraverso i concetti fondamentali e le tecniche pratiche necessarie per bilanciare efficacemente i tuoi set di dati.Passerai da una lotta con previsioni distorte a una preparazione sicura dei dati per modelli di apprendimento automatico robusti, equi e altamente accurati. Cosa imparerai: Comprendere le sfide principali dei dati squilibrati e perché l'accuratezza standard è una metrica fuorviante; Applicare tecniche di sottocampionamento per ridurre in modo sicuro il dominio della classe di maggioranza; Implementare metodi di sovracampionamenti, tra cui SMOTE, per generare campioni di minoranza sintetici; Valutare le prestazioni del modello utilizzando precisione, richiamo, punteggio F1 e Inizierai con le definizioni chiave e i concetti fondamentali della distribuzione dei dati prima di passare a spiegazioni scritte passo-passo degli algoritmi di ricampionamento e dell'integrazione del flusso di lavoro. Questo corso è progettato per aspiranti scienziati dei dati e principianti di apprendimento automatico che desiderano migliorare le loro capacità di preelaborazione dei dati, senza precedenti statistiche avanzate richieste.Inizia a leggere oggi per padroneggiare l'arte del bilanciamento dei dati... [-]