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__NOTOC__
== Définition ==
== en construction ==  
En [[apprentissage automatique]], problème où les [[classe]]s d'un ensemble de [[données d'apprentissage]] ne sont pas représentées de manière égale.


Vocabulaire
== Français ==
<!-- Coulombe -->
'''données déséquilibrées'''
[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond


'''classification déséquilibrée'''


== Définition ==
== Anglais ==
'''unbalanced data'''


'''imbalanced data'''


'''imbalanced classification'''


'''class imbalance'''


== Français ==
==Sources==
'''données déséquilibrées '''




[https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00996996/document  Source : Cheikh Ndour. ''Modélisation statistique de la mortalité maternelle et néonatale pour l’aide à la planification et à la gestion des services de santé en Afrique Sub-Saharienne''. Université de Pau et des Pays de l’Adour; Université Gaston Berger de Saint-Louis, 2014. Français. fftel-00996996f ]


== Anglais ==
[https://towardsdatascience.com/common-practices-part-3-f4853b0ac977  Source : towardsdatascience.com ]
'''unbalanced data'''


'''imbalanced data'''
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Dernière version du 31 janvier 2024 à 10:05

Contributeurs: Jean Benoît Morel, wiki