« Ensemble de données avec déséquilibre des classes » : différence entre les versions


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== Domaine ==
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== Définition ==
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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 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.


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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 <small>n.m.</small> '''
== Anglais ==
'''  class-imbalanced data set '''




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== Anglais ==


'''  class-imbalanced data set '''


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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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Version du 15 juin 2019 à 21:17

Domaine

Apprentissage profond

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 n.m.

Anglais

class-imbalanced data set



Source: Google machine learning glossary