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Comment gérer un pb de classification avec forte disproportion des différentes classes?
Une technique consiste tout simplement à rééquilibrer votre jeu de données. Soit en faisant de l’undersampling, en enlevant des données de la classe majoritaire, soit en faisant de l’oversampling, en rajoutant des nouvelles données dans la classe minoritaire.
Quelle est la différence entre supervise et non supervisé?
Supervisé: toutes les données sont étiquetées et les algorithmes apprennent à prédire le résultat des données d’entrée. Non supervisé: toutes les données ne sont pas étiquetées et les algorithmes apprennent la structure inhérente à partir des données en entrée.
Comment Pouvez-vous mieux gérer ce déséquilibre entre les classes?
2) Utiliser des méthodes de rééchantillonnage Cette stratégie est appelée rééchantillonnage et il existe deux méthodes principales que vous pouvez utiliser pour égaliser les classes : Le sur-échantillonnage : Oversampling et le sous-échantillonnage :Undersampling.
Quelle est la différence entre la classification et la régression?
Différence entre la classification et la régression. La classification et la régression sont des techniques d’apprentissage pour créer des modèles de prédiction à partir des données recueillies. Les deux techniques sont présentées graphiquement comme des arbres de classification et de régression, ou plutôt des organigrammes avec des divisions de…
Quelle est la méthode de régression?
La régression est une méthode de prédiction basée sur une valeur de sortie numérique supposée ou connue. Cette valeur de sortie est le résultat d’une série de partitions récursives, chaque étape ayant une valeur numérique et un autre groupe de variables dépendantes qui se ramifient à une autre paire comme celle-ci.
Quel est le problème de classification multi-classes?
Le principe est simple : Il consiste à découper le problème de classification multi-classes en une multitude de problèmes de classification binaires. Supposant que le triangle vert correspond à la classe 1, le carré bleu à la classe 2 et la croix rouge à classe 3.
Quelle est la différence entre les arbres de classification et l’arbre de régression?
La principale différence entre l’arbre de classification et l’arbre de régression est leur variable dépendante. Pour l’arbre de classification, les variables dépendantes sont catégoriques, tandis que l’arbre de régression a des variables dépendantes numériques.