Imọ Itọsọna

Aiṣedeede Kilasi ati Iṣatunṣe

Aiṣedeede kilasi jẹ nigbati abajade kan ba ju miiran lọ — bii 99.9% awọn iṣowo ti o tọ dipo 0.1% jegudujera — eyiti o tan awọn awoṣe sinu aibikita kilasi ti o ṣọwọn ṣugbọn pataki.

2 min kakẹhin imudojuiwọn

Akopọ

Resampling rebalances awọn ikẹkọ data ki awọn awoṣe kosi kẹkọọ lati iranran awọn kekere.

Jin Dive

Nigbati awọn kilasi ba jẹ skewed, awoṣe kan le lu deede 99.9% nipa sisọ asọtẹlẹ pupọ julọ nigbagbogbo ati pe ko mu ẹtan ẹyọkan, eyiti ko wulo. Atunyẹwo ṣe atunṣe pinpin ikẹkọ ni awọn ọna gbooro meji. Iṣakojọpọ awọn ẹda-ẹda tabi ṣajọpọ awọn apẹẹrẹ kekere — SMOTE Ayebaye (Ilana Iṣapẹẹrẹ Iṣeduro Iṣeduro Iṣepọ) ṣẹda awọn aaye tuntun nipasẹ sisọpọ laarin apẹẹrẹ kekere ati awọn aladugbo to kere julọ ti o sunmọ ju ki o daakọ wọn. Undersampling dipo danu awọn apẹẹrẹ pupọ julọ (laileto, tabi ni oye nipasẹ awọn ọna bii awọn ọna asopọ Tomek tabi NearMiss) si awọn nkan paapaa jade, ni idiyele jiju data kuro. Awọn omiiran ti o yago fun fifọwọkan data naa pẹlu iwuwo kilasi (fijiya awọn aṣiṣe kekere diẹ sii ninu iṣẹ ipadanu) ati ṣatunṣe ala ipinnu lẹhin ikẹkọ.

Imọ-imọ-ẹrọ

Ofin to ṣe pataki: ṣe atunto eto ikẹkọ nikan, kii ṣe afọwọsi tabi ṣeto idanwo, ati ṣe atunwo nigbagbogbo inu awọn agbo-ifọwọsi agbelebu. Aṣeju pupọ ṣaaju pipin awọn n jo nitosi awọn aaye ẹda-ẹda sinu eto idanwo ati fifun awọn ikun. Nitoripe deede ko ni itumọ nibi, igbelewọn yẹ ki o dale lori konge, ranti, F1, Precision-Recall AUC, tabi Matthews Correlation Coefficient — awọn metiriki ti o duro ni ooto nigbati kilasi rere jẹ toje.

Ipa Ilana

Iye owo ati isuna

Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun.

Awọn ipinnu diẹ sii

Ẹkọ imọ-ẹrọ ṣe iranlọwọ fun awọn ẹgbẹ lati yan akopọ to tọ, kii ṣe ọkan tuntun nikan.

Iṣakoso didara

Awọn yiyan imọ-ẹrọ to dara julọ dinku awọn iṣẹlẹ igbẹkẹle ni iṣelọpọ.

Ojo iwaju ti aiṣedeede Kilasi ati Atunyẹwo

Iṣatunṣe jẹ adaṣe adaṣe pupọ si inu awọn opo gigun ti ML, pẹlu awọn ile-ikawe bii ikẹkọ aiṣedeede iṣọpọ taara sinu ifọwọsi-agbelebu. Iwadi n yipada si ẹkọ ti o ni imọra iye owo ati awọn iṣẹ ipadanu ti a ṣe deede - gẹgẹbi ipadanu idojukọ, eyiti o ṣe iwọn-isalẹ awọn apẹẹrẹ lọpọlọpọ ti o rọrun - ti o ma n ṣe atunwo robi lori awọn nẹtiwọọki ti o jinlẹ. Fun data tabular ati aworan, awọn awoṣe ipilẹṣẹ ti o ṣajọpọ awọn apẹẹrẹ kekere ti o daju n farahan bi arọpo ti o ni ilọsiwaju diẹ sii si isọdọkan ara-SMOTE.

Real-World imuse

Ikẹkọ aṣawari jibiti kaadi kirẹditi kan nibiti jibiti tootọ wa labẹ 1% ti awọn iṣowo, ni lilo SMOTE lati mu awọn ọran jegudujera to ṣọwọn pọ si.

Ilé awoṣe iṣoogun kan fun arun toje ti o wa ni ida diẹ ninu awọn alaisan, lilo awọn iwuwo kilasi nitorinaa awọn ọran ti o padanu jẹ ijiya nla.

Ṣiṣawari awọn nkan ti ko ni abawọn lori laini iṣelọpọ nibiti o fẹrẹ jẹ pe gbogbo awọn ọja kọja ayewo, aibikita awọn nkan 'dara' lati ṣe iwọntunwọnsi ikẹkọ

Ṣe afihan ifọle nẹtiwọọki toje ni awọn iforukọsilẹ cybersecurity ti o jẹ gaba lori nipasẹ ijabọ deede, ṣe iṣiro pẹlu Precision-Recall AUC dipo deede

Awọn ewu & Awọn ọna iṣọ

Ṣiṣepe ala-ilẹ kan le tọju awọn ailagbara eto ti o gbooro.

Awọn ohun elo amayederun ati awọn idiyele itọju nigbagbogbo ni aibikita.

Aabo ati awọn ela akiyesi le dagba bi awọn eto ṣe di eka sii.

Ilana Ilana imuse

1

Ṣetumo lairi, didara, ati awọn ibi-afẹde idiyele ṣaaju imuse.

2

Aṣepari labẹ ẹru ojulowo ati awọn ipo data.

3

Abojuto ohun elo fun awọn aṣiṣe, fiseete, ati ipa olumulo.

4

Mura ipadasẹhin pada ati awọn ipa ọna esi iṣẹlẹ ṣaaju iwọn.

Tesiwaju Ṣiṣawari

Free newsletter

Get the daily AI briefing

Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.

One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.

Test yourself

Take the Class Imbalance and Resampling quiz

Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.

Bẹrẹ adanwo

Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation

Itọsọna atẹle

Awọn nẹtiwọki Siamese ati Pipadanu Triplet

Awọn ibeere ti a beere nigbagbogbo

Kini Aiṣedeede Kilasi ati Resampling?

Aiṣedeede kilasi jẹ nigbati abajade kan pọ ju omiiran lọ - bii 99.9% awọn iṣowo t’olofin dipo 0.1% jegudujera - eyiti o tan awọn awoṣe lati foju kọju si kilasi ti o ṣọwọn ṣugbọn pataki. Atunṣatunṣe ṣe atunṣe data ikẹkọ nitorinaa awoṣe naa kọ ẹkọ lati ṣe iranran diẹ.

Kini idi ti išedede itele jẹ metiriki ti ko dara fun iṣoro isọdi ti ko ni iwọntunwọnsi?

Ti 99.9% ti awọn ọran jẹ odi, awoṣe ti o sọ asọtẹlẹ odi nigbagbogbo gba deede 99.9% lakoko mimu awọn idaniloju odo, nitorinaa deede tọju ikuna lapapọ lori kilasi toje.

Kini SMOTE ṣe?

SMOTE (Ilana Iṣapẹẹrẹ Iṣe-iṣapẹrẹ Ipilẹ Sintetiki) ṣẹda awọn apẹẹrẹ kekere tuntun nipa sisọ laarin aaye kekere kan ati awọn aladugbo to sunmọ to sunmọ, dipo kikojọ wọn lasan.

Ọna wo ni o ṣe aiṣedeede LAYI iyipada nọmba awọn apẹẹrẹ ikẹkọ?

Iwọn iwuwo kilasi fi data silẹ laifọwọkan ati dipo jẹ ki iṣẹ isonu jẹ ijiya awọn aṣiṣe lori kilasi kekere diẹ sii darale.

Kini eewu bọtini kan ti lilo iwọn apọju ṣaaju pipin data rẹ sinu ọkọ oju irin ati awọn eto idanwo?

Iṣatunṣe ṣaaju pipin jẹ ki awọn aaye kekere ti o sunmọ-aami han ninu ọkọ oju-irin mejeeji ati awọn eto idanwo, alaye jijo ati ṣiṣejade ireti aṣeju, iṣẹ ṣiṣe ti ko daju.

Kí ni akọkọ downside ti ID undersampling?

Ṣiṣe iwọntunwọnsi awọn kilasi nipa jiju awọn apẹẹrẹ lọpọlọpọ, eyiti o le ṣabọ data alaye ati ipalara agbara awoṣe lati kọ ẹkọ kilasi pupọ julọ.