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- ¿Qué es el sobremuestreo??
- ¿Por qué es más mejor que el sobremuestreo??
- Se hirve bien para los datos desequilibrados?
- ¿Es el sobremuestreo o la subpramación??
- ¿Qué es sobremuestreo de datos desequilibrados??
¿Qué es el sobremuestreo??
Smote: técnica de sobremuestreo de minorías sintéticas
Smote es una técnica de sobremuestreo donde se generan las muestras sintéticas para la clase minoritaria. Este algoritmo ayuda a superar el problema de sobreajuste planteado por el sobremuestreo aleatorio.
¿Por qué es más mejor que el sobremuestreo??
A diferencia del sobremuestreo aleatorio, en la clase minoritaria de algoritmo se sobremuestrean mediante la generación de ejemplos sintéticos en lugar de sobremuestreo con reemplazo. El algoritmo SMote crea ejemplos artificiales basados en el espacio de características, en lugar del espacio de datos, similitudes entre los ejemplos minoritarios existentes [1] [8].
Se hirve bien para los datos desequilibrados?
Smote: una solución poderosa para datos desequilibrados
Smote significa técnica de sobremuestreo de minorías sintéticas. El método se propuso en un artículo de 2002 en el Journal of Artificial Intelligence Research. Smote es un método mejorado para tratar con datos desequilibrados en problemas de clasificación.
¿Es el sobremuestreo o la subpramación??
Smote es una técnica de sobremuestreo y crea nuevas muestras sintéticas de clase minoritaria, y Tomek Links es una técnica de bajo muestreo. Para un conjunto de datos desequilibrado, se aplica First Smote para crear nuevas muestras de minorías sintéticas para obtener una distribución equilibrada.
¿Qué es sobremuestreo de datos desequilibrados??
Conjuntos de datos desequilibrados de sobremarcado aleatorio. El sobremuestreo aleatorio implica duplicar al azar ejemplos de la clase minoritaria y agregarlos al conjunto de datos de capacitación. Los ejemplos del conjunto de datos de capacitación se seleccionan al azar con reemplazo.
