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== Définition ==
Les jeux de données déséquilibrés sont ceux où il y a une forte asymétrie dans la distribution des classes, comme des exemples de 1: 100 ou 1: 1000 dans la classe minoritaire à la classe majoritaire.


== en construction ==
Une approche pour résoudre le problème du déséquilibre de classe consiste à rééchantillonner au hasard 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, appelés '''sous-échantillonnage''', et à dupliquer des exemples de la classe minoritaire, appelés '''suréchantillonnage'''.
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== Définition ==
== Français ==
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'''Sous-échantillonnage aléatoire'''  <small> masculin </small>


== Français ==
'''Sur-échantillonnage aléatoire'''   <small> masculin </small>
'''sous-échantillonnage aléatoire'''


== Anglais ==
== Anglais ==
'''Random Under-Sampling '''
'''Random Under-Sampling '''
'''RUS'''
 
'''Random Over-Sampling '''
 
 
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[https://machinelearningmastery.com/random-oversampling-and-undersampling-for-imbalanced-classification/  Source : machine learning mastery ]
 
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Version du 7 juin 2020 à 20:16

Définition

Les jeux de données déséquilibrés sont ceux où il y a une forte asymétrie dans la distribution des classes, comme des exemples de 1: 100 ou 1: 1000 dans la classe minoritaire à la classe majoritaire.

Une approche pour résoudre le problème du déséquilibre de classe consiste à rééchantillonner au hasard 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, appelés sous-échantillonnage, et à dupliquer des exemples de la classe minoritaire, appelés suréchantillonnage.

Français

Sous-échantillonnage aléatoire masculin

Sur-échantillonnage aléatoire masculin

Anglais

Random Under-Sampling

Random Over-Sampling


Source : machine learning mastery

Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache