Trong bài toán học máy, khi dữ liệu bị mất cân bằng (imbalanced data), mô hình có xu hướng thiên lệch về phía lớp chiếm đa số. Một cách phổ biến để giải quyết vấn… sử dụng hàm mất mát tùy chỉnh cho dữ liệu mất cân bằng

NearMiss là một nhóm các thuật toán lấy mẫu thiếu (undersampling) được thiết kế để xử lý dữ liệu mất cân bằng. Khác với SMOTE tạo ra các mẫu mới cho lớp thiểu số, NearMiss… NearMiss: lấy mẫu thiếu cho dữ liệu mất cân bằng + Python code

SMOTE là viết tắt của Synthetic Minority Over-sampling Technique (Kỹ thuật Lấy Mẫu Quá Mức Tổng Hợp cho Lớp Thiểu Số). Trong học máy, chúng ta thường gặp phải dữ liệu mất cân bằng (imbalanced… SMOTE: Kỹ thuật Lấy Mẫu Quá Mức Tổng Hợp cho Lớp Thiểu Số + Python Code

Dữ liệu mất cân bằng, nơi một lớp chiếm số lượng lớn hơn đáng kể so với (các) lớp khác, là một thách thức phổ biến trong học máy. Tình trạng này có thể dẫn… Các Phương Pháp Cho Dữ Liệu Mất Cân Bằng

Trong lĩnh vực học máy, vấn đề dữ liệu mất cân bằng là một thách thức phổ biến và nghiêm trọng, thường xuyên xuất hiện trong các bộ dữ liệu thực tế. Tình trạng này… Cải thiện dữ liệu mất cân bằng trong học máy bằng phương pháp trọng số lớp