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- ¿Qué es el muestreo ascendente en el aprendizaje automático??
- Está sobremollando bien en el aprendizaje automático?
- ¿Es mejor exagerar o subrayar??
- ¿Cuál es el propósito de sobremuestrar en el aprendizaje automático??
¿Qué es el muestreo ascendente en el aprendizaje automático??
El muestreo ascendente o el sobremuestreo se refiere a la técnica para crear puntos de datos artificiales o duplicados o de la muestra de clase minoritaria para equilibrar la etiqueta de clase. Existen varias técnicas de sobremuestreo que se pueden utilizar para crear puntos de datos artificiales.
Está sobremollando bien en el aprendizaje automático?
Sobremuestreo aleatorio
Para los algoritmos de aprendizaje automático afectados por la distribución sesgada, como las redes neuronales artificiales y las SVM, esta es una técnica altamente efectiva.
¿Es mejor exagerar o subrayar??
Métodos de sobremuestreo duplicar o crear nuevos ejemplos sintéticos en la clase minoritaria, mientras que los métodos de bajo muestreo eliminan o fusionan ejemplos en la clase mayoritaria. Ambos tipos de remuestreo pueden ser efectivos cuando se usan de forma aislada, aunque pueden ser más efectivas cuando ambos tipos de métodos se usan juntos.
¿Cuál es el propósito de sobremuestrar en el aprendizaje automático??
El muestreo excesivo se utiliza cuando la cantidad de datos recopilados es insuficiente. Una técnica popular sobre el muestreo es Smote (técnica de exompuesto de minorías sintéticas), que crea muestras sintéticas muestras aleatoriamente las características de las ocurrencias en la clase minoritaria.
