Cómo resolver el problema del desequilibrio de clases

1. ¿Cómo se resuelven los problemas de desequilibrio de clase en la PNL??
2. ¿Cómo resuelven un desequilibrio de clase en Python??
3. ¿Cómo manejas el desequilibrio de clases en la clasificación de imágenes??

¿Cómo se resuelven los problemas de desequilibrio de clase en la PNL??

La forma más sencilla de corregir el conjunto de datos desequilibrado es simplemente equilibrarlos al exhibir instancias de la clase minoritaria o instancias de bajo muestreo de la clase mayoritaria. El uso de técnicas avanzadas como SMote (técnica de exompuesto de minorías sintéticas) lo ayudará a crear nuevas instancias sintéticas a partir de la clase minoritaria.

¿Cómo resuelven un desequilibrio de clase en Python??

Datos de muestreo exagerado relacionados con clases minoritarias: el sobremuestreo es una técnica utilizada para resolver el problema de desequilibrio de clase en los modelos de aprendizaje automático. Implica seleccionar al azar muestras de la clase minoritaria y replicarlas hasta que las clases estén equilibradas.

¿Cómo manejas el desequilibrio de clases en la clasificación de imágenes??

Uno de los enfoques básicos para tratar con los conjuntos de datos desequilibrados es hacer un aumento de datos y volver a muestrear. Hay dos tipos de volver a muestrear, como el subsampleo, cuando eliminamos los datos de la clase mayoritaria y el exceso de muestreo cuando agregamos datos repetitivos a la clase minoritaria.