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== Définition ==
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Les ensembles de données déséquilibrés sont ceux où l'attribut cible (l'attribut à prédire) est distribué de manière inégale. Par exemple, la prédiction de transactions frauduleuses par carte de crédit est un excellent exemple d'ensemble de données déséquilibré.  
Les ensembles de données déséquilibrés sont ceux où l'attribut cible (l'attribut à prédire) est distribué de manière inégale. Par exemple, la prédiction de transactions frauduleuses par carte de crédit est un excellent exemple d'ensemble de données déséquilibré.  
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== Anglais ==
== Anglais ==
''' Imbalanced Dataset'''
''' Imbalanced Dataset'''
  Imbalanced datasets are those where the target attribute (the attribute to be predicted) is unevenly distributed. This is definitely not an uncommon scenario while working on data science problems. For example, predicting fraudulent credit card transactions is an excellent example of an imbalanced dataset. Because most of the credit card transactions would be genuine. Yet there are some fraudulent transactions as well.
The imbalanced datasets need special attention as the normal approach to building models or evaluating performance would not work. Here is an article that talks in detail about imbalanced datasets and the best approaches to handle them better.




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Version du 20 août 2022 à 18:48

Définition

Les ensembles de données déséquilibrés sont ceux où l'attribut cible (l'attribut à prédire) est distribué de manière inégale. Par exemple, la prédiction de transactions frauduleuses par carte de crédit est un excellent exemple d'ensemble de données déséquilibré.

Français

Ensemble de données déséquilibré

Anglais

Imbalanced Dataset


Source : towardsdatascience

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Contributeurs: Marie Alfaro, wiki