Balancing Datasets

Определение

Balancing Datasets — это процесс устранения дисбаланса классов в наборе данных, когда один из классов представлен значительно большим количеством примеров, чем другие. Цель балансировки — предотвратить смещение модели в сторону доминирующего класса и повысить её способность корректно классифицировать редкие, но важные случаи. Основные методы включают undersampling (уменьшение числа примеров мажоритарного класса), oversampling (увеличение числа примеров миноритарного класса) и генерацию синтетических данных.

Где встречается

• 941. Что такое Text Augmentation с помощью LLM (генерация парафраз, изменение тональности)

Навигация

• Индекс терминов
• Индекс разборов
• Оглавление