« Sous-échantillonnage aléatoire » : différence entre les versions
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Une approche pour résoudre le problème du déséquilibre de classe consiste à rééchantillonner de manière aléatoire l’ensemble de données d’apprentissage. Les deux principales approches pour rééchantillonner au hasard un ensemble de données déséquilibré consistent à supprimer des exemples de la classe majoritaire, appelé '''sous-échantillonnage''', et à dupliquer des exemples de la classe minoritaire, ce qu’on appelle '''suréchantillonnage'''. | |||
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'''Sous-échantillonnage aléatoire''' | |||
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'''Random Under-Sampling ''' | |||
'''Random Over-Sampling ''' | |||
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[https://machinelearningmastery.com/random-oversampling-and-undersampling-for-imbalanced-classification/ Source : machine learning mastery ] | |||
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | |||
Dernière version du 28 janvier 2024 à 12:03
Définition
Une approche pour résoudre le problème du déséquilibre de classe consiste à rééchantillonner de manière aléatoire l’ensemble de données d’apprentissage. Les deux principales approches pour rééchantillonner au hasard un ensemble de données déséquilibré consistent à supprimer des exemples de la classe majoritaire, appelé sous-échantillonnage, et à dupliquer des exemples de la classe minoritaire, ce qu’on appelle suréchantillonnage.
Français
Sous-échantillonnage aléatoire
Sur-échantillonnage aléatoire
Anglais
Random Under-Sampling
Random Over-Sampling
Sources
Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache
