• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

148 - 7 techniques to work with imbalanced data for machine learning in python скачать в хорошем качестве

148 - 7 techniques to work with imbalanced data for machine learning in python 5 лет назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
148 - 7 techniques to work with imbalanced data for machine learning in python
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: 148 - 7 techniques to work with imbalanced data for machine learning in python в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно 148 - 7 techniques to work with imbalanced data for machine learning in python или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон 148 - 7 techniques to work with imbalanced data for machine learning in python в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



148 - 7 techniques to work with imbalanced data for machine learning in python

Imbalanced data is part of life! With a proper knowledge of the data set and a few techniques from this video imbalanced data can be easily managed. Prerequisites: Pick the right metrics as overall accuracy does not provide information about the accuracy of individual classes. Look at confusion matrix and ROC_AUC. Technique 0: Collect more data, if possible. Technique 1: Pick decision tree based approaches as they work better than logistic regression or SVM. Random Forest is a good algorithm to try but beware of over fitting. Technique 2: Up-sample minority class Technique 3: Down-sample majority class Technique 4: A combination of Over and under sampling. Technique 5: Penalize learning algorithms that increase cost of classification mistakes on minority classes. Technique 6: Generate synthetic data (SMOTE, ADASYN) Technique 7: Add appropriate weights to your deep learning model. References: https://imbalanced-learn.org/stable/o... https://scikit-learn.org/stable/modul... Code generated in the video can be downloaded from here: https://github.com/bnsreenu/python_fo...

Comments

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5