imblearn pipeline与Pipeline的区别

我想使用sklearn.pipeline而不是imbl…

imblearn管道框架中的数据预处理步骤

如何在下面的imblearn.pipeline管道中加…

在训练/测试拆分前后进行欠采样

我有一个信用卡数据集,其中98%的交易是非欺诈,2%是…

不平衡类别F1分数的意义

precision recall f1-score s…

使用SMOTE-NC处理仅包含类别变量的情况

我正在处理一个仅包含类别特征的数据框。为了重现我遇到的…

随机森林在训练和测试中获得98%的准确率,但在其他情况下总是预测相同的类别

我已经花了30个小时在调试这个问题上,完全没有头绪,希…

使用SMOTE在R中创建1:1平衡数据集而不修改多数类的观测值

我正在处理一个二元分类问题,数据集不平衡。我希望创建一…

忽略SMOTE过采样中的列

我有六个特征列和一个目标列,数据是不平衡的。我能否通过…

二元分类中不平衡数据集的问题

我有一个二元分类问题,其中数据的分布是这样的:{0:8…

重新调整不平衡数据的类别权重

我有一组用于在CNN神经网络上训练的不平衡数据。我希望…

结合重采样和特定算法处理类别不平衡

我正在处理一个多标签文本分类问题(总目标标签90个)。…

平衡数据集的意义

我在研究关于音频分类的信息,更具体地说:平衡与不平衡的…

在对多数类进行欠采样后,训练集是否可以小于测试集?

我有一个包含1500条记录的数据集,分为两个类别,且类…

F1 – score with imbalanced data

我正在进行一个二元分类任务。我的评估数据是不平衡的,大…

多类分类问题中的不平衡 – 四个目标层次

我的数据存在不平衡,如下所示,每次尝试使用ADASYN…

使用 imbalanced-learn 与 Pandas DataFrame

已关闭。此问题需要更多细节或更清晰的说明。目前不接受回…

如何正确地将不平衡数据集分割为训练集和测试集?

我有一个航班延误的数据集,尝试在采样前将数据集分割为训…

scikit-learn .predict() 默认阈值

我正在处理一个类别不平衡的分类问题(5% 为 1)。我…

我们是否应该主动使用损失函数中的权重参数

目前大多数机器学习库中的损失函数都带有一个权重参数,这…