728x90 반응형 SMALL imbalanced-learn2 imbalanced-learn imbalanced-learn imbalanced-learn은 데이터의 불균형 문제를 해결하기 위한 다양한 샘플링 방법을 구현한 파이썬 패키지이다. pip install -U imbalanced-learn https://imbalanced-learn.org/stable/ imbalanced-learn documentation — Version 0.11.0 User guide The user guide provides in-depth information on the key concepts of imbalanced-learn with useful background information and explanation. imbalanced-learn.org 2023. 10. 4. [Data Science] Random UnderSampling Random UnderSampling 무작위 언더샘플링에는 다수 클래스에서 무작위로 예제를 선택하고 훈련 데이터 세트에서 삭제하는 작업이 포함된다. 무작위 언더샘플링에서는 보다 균형 잡힌 분포에 도달할 때까지 다수의 클래스 인스턴스가 무작위로 삭제된다. RandomUnderSampler sampling_strategy 데이터 세트를 샘플링하기 위한 샘플링 정보이다. float인 경우, 리샘플링 후 다수 클래스의 샘플 수에 대한 소수 클래스의 샘플 수의 원하는 비율에 해당한다. 따라서, 비율은 어디가 소수 클래스의 샘플 수이고 가 리샘플링 후 다수 클래스의 샘플 수인지로 표현된다. sampling_strategy는 다음과 같은 방법으로 사용할 수 있다. 'majority' : 다수 클래스만 다시 샘플링 '.. 2023. 10. 4. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
