Je travaille sur des données gravement déséquilibrées. Dans la littérature, plusieurs méthodes sont utilisées pour rééquilibrer les données en utilisant un rééchantillonnage (sur ou sous-échantillonnage). Deux bonnes approches sont: SMOTE: TEchnique de suréchantillonnage des minorités synthétiques...
Fermé . Cette question est basée sur l'opinion . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin d'y répondre avec des faits et des citations en modifiant ce message . Fermé il y a 2 ans . Quelle est votre opinion sur le...
L'implémentation randomForest ne permet pas l'échantillonnage au-delà du nombre d'observations, même lors d'un échantillonnage avec remplacement. Pourquoi est-ce? Fonctionne bien: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(1, 1, 1), replace=TRUE) rf <- randomForest(Species ~ ., iris,...
J'essaie d'utiliser SMOTE pour corriger le déséquilibre dans mon problème de classification multi-classes. Bien que SMOTE fonctionne parfaitement sur le jeu de données iris conformément au document d'aide SMOTE, il ne fonctionne pas sur un jeu de données similaire. Voici à quoi ressemblent mes...
Je voudrais effectuer une combinaison de suréchantillonnage et de sous-échantillonnage afin d'équilibrer mon ensemble de données avec environ 4000 clients divisés en deux groupes, où l'un des groupes a une proportion d'environ 15%. J'ai examiné SMOTE (