Скачать или смотреть В чем разница между недостаточной и избыточной выборкой? — Дружелюбный статистик

В чём разница между недовыборкой и перевыборкой? В этом информативном видео мы рассмотрим два основных метода анализа данных: недовыборку и перевыборку. Эти методы критически важны при работе с несбалансированными наборами данных, где один класс значительно превосходит другой по численности. Мы объясним, как работает каждый метод, а также их преимущества и недостатки. Понимание этих концепций поможет вам делать обоснованный выбор в ваших проектах и ​​повысить производительность ваших моделей.

Мы начнём с обсуждения перевыборки, которая подразумевает увеличение числа экземпляров в классе меньшинства. Этот метод может помочь обеспечить эффективное обучение модели на всех точках данных. Затем мы рассмотрим недовыборку, которая уменьшает размер класса большинства для создания более сбалансированного набора данных. Хотя этот метод может быть эффективным, он также может привести к потере важной информации.

Кроме того, мы подчеркнём важность достижения баланса в наборах данных, особенно при обнаружении редких событий или аномалий. К концу этого видео вы будете иметь четкое представление об обоих методах и о том, как их применять в собственном анализе. Присоединяйтесь к нашей увлекательной дискуссии и подпишитесь на наш канал, чтобы получить больше полезной информации по темам измерений и данных.

⬇️ Подпишитесь на наш канал, чтобы получать больше ценной информации.

🔗Подписаться: https://www.youtube.com/@TheFriendlyS...

#АнализДанных #МашинноеОбучение #НаукаОданных #Перевыборка #НедостаточнаяВыборка #НесбалансированныеДанные #МетодыДанных #ОбработкаДанных #СтатистическиеМетоды #МоделированиеДанных #МайнингДанных #Аналитика #БалансДанных #DataInsights #DataTech

О нас: Добро пожаловать в The Friendly Statistician — ваш главный центр по всем вопросам, связанным с измерениями и данными! Независимо от того, являетесь ли вы начинающим аналитиком данных, опытным статистиком или просто интересуетесь миром цифр, наш канал создан для того, чтобы сделать статистику доступной и интересной для всех.