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


m (Remplacement de texte — « <small> masculin </small> » par «  »)
(21 versions intermédiaires par 3 utilisateurs non affichées)
Ligne 1 : Ligne 1 :
__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:Vocabulaire]]Vocabulaire<br />
[[Category:Google]]Google<br />
[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br />
<br />
== Définition ==
== 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.
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''' 


<br />
== Anglais ==
== Termes privilégiés ==
'''  class-imbalanced data set '''
=== ensemble de données avec déséquilibre des classes <small>n.m.</small> ===




<br />
<small>


== Anglais ==
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google, ''Machine learning glossary'' ]


===  class-imbalanced data set ===


<br/>
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
<br/>
[[Category:Apprentissage profond]]
<br/>
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
<br/>
<br/>
<br/>

Version du 1 février 2021 à 19:26

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

Anglais

class-imbalanced data set


Source: Google, Machine learning glossary