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== Définition ==
== Définition ==
Problème de classification binaire dans lequel les fréquences des étiquettes des deux classes sont significativement différentes. Par exemple, un ensemble de données de maladie dans lequel 0,0001 des exemples ont des étiquettes positives et 0,9999 ont des étiquettes négatives est un problème de déséquilibre des classes. Par contre, une prédiction de match de football dans laquelle 0,51 des exemples étiquettent une équipe comme gagnante et 0,49 étiquettent l'autre équipe comme gagnante n'est pas un problème avec un déséquilibre des classes.
Problème de [[classification binaire]] dans lequel les fréquences des [[étiquette]]s des deux classes sont significativement différentes.


Par exemple, un ensemble de données de maladie dans lequel 0,0001 des exemples ont des étiquettes positives et 0,9999 ont des étiquettes négatives est un problème de déséquilibre des classes. Par contre, une prédiction de match de football dans laquelle 0,51 des exemples étiquettent une équipe comme gagnante et 0,49 étiquettent l'autre équipe comme gagnante n'est pas un problème avec un déséquilibre des classes.


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== Français ==
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''' ensemble de données avec déséquilibre des classes <small>n.m.</small> '''
'''ensemble de données avec déséquilibre des classes'''  
 
 
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== Anglais ==
== Anglais ==
'''class-imbalanced data set'''


'''  class-imbalanced data set '''
==Sources==
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source : Google, ''Machine learning glossary'' ]


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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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Dernière version du 12 avril 2024 à 15:21

Définition

Problème de classification binaire dans lequel les fréquences des étiquettes des deux classes sont significativement différentes.

Par exemple, un ensemble de données de maladie dans lequel 0,0001 des exemples ont des étiquettes positives et 0,9999 ont des étiquettes négatives est un problème de déséquilibre des classes. Par contre, une prédiction de match de football dans laquelle 0,51 des exemples étiquettent une équipe comme gagnante et 0,49 étiquettent l'autre équipe comme gagnante n'est pas un problème avec un déséquilibre des classes.

Français

ensemble de données avec déséquilibre des classes

Anglais

class-imbalanced data set

Sources

Source : Google, Machine learning glossary

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Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche