Pracuję nad bardzo niezrównoważonymi danymi. W literaturze stosuje się kilka metod ponownego równoważenia danych za pomocą ponownego próbkowania (nadmiernego lub niepełnego próbkowania). Dwa dobre podejścia to: SMOTE: TECHnique over-sampling syntetycznej mniejszości ( SMOTE ) ADASYN: Adaptacyjne...
Zamknięte . To pytanie jest oparte na opiniach . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby można było na nie odpowiedzieć faktami i cytatami, edytując ten post . Zamknięte 2 lata temu . Jakie jest Twoje zdanie...
Implementacja randomForest nie pozwala na pobieranie próbek poza liczbę obserwacji, nawet w przypadku pobierania próbek z wymianą. Dlaczego to? Działa w porządku: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(1, 1, 1), replace=TRUE) rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=3,...
Próbuję użyć SMOTE do skorygowania nierównowagi w moim problemie z klasyfikacją wielu klas. Chociaż SMOTE działa doskonale na zestawie danych tęczówki zgodnie z dokumentem pomocy SMOTE, nie działa na podobnym zestawie danych. Oto jak wyglądają moje dane. Zauważ, że ma trzy klasy o wartościach 1, 2,...
Chciałbym przeprowadzić kombinację nadpróbkowania i podpróbkowania, aby zrównoważyć mój zestaw danych z około 4000 klientami podzielonymi na dwie grupy, gdzie jedna z grup ma udział około 15%. Zajrzałem do SMOTE ( http://www.inside-r.org/packages/cran/DMwR/docs/SMOTE ) i ROSE (...