❓Как проводить кросс-валидацию, если у вас многоклассовая задача, а некоторые классы крайне редки
Работа с многоклассовыми наборами данных, где некоторые классы сильно недопредставлены, может быть сложной, даже при использовании стратифицированных методов. StratifiedKFold и StratifiedShuffleSplit стараются сохранить пропорции классов в каждом сплите, но если у некоторых классов слишком мало примеров, они могут не попасть в некоторые тестовые выборки. Это происходит просто потому, что данных недостаточно, чтобы обеспечить их равномерное распределение.
Возможные решения: 📝Убедитесь, что у каждого класса достаточно примеров, чтобы он мог попасть в каждый fold. 📝Используйте дополнительные техники, например, oversampling редких классов внутри каждого fold-а. 📝Если возможно, соберите больше данных для малочисленных классов. 📝В случаях, когда невозможно увеличить объём данных, можно использовать метрики, устойчивые к отсутствию класса в тесте (например, macro F1-score). 📝Либо реализовать собственную стратегию разбиения, которая будет гарантировать присутствие всех классов в каждом fold-е.
Частные случаи: 📝Если класс встречается всего несколько раз, он может отсутствовать в части разбиений — даже при стратификации. 📝При сильной диспропорции классов даже стратифицированные выборки могут иметь искажённое распределение, что потребует аккуратной интерпретации результатов и использования специальных метрик (precision, recall и др.).
❓Как проводить кросс-валидацию, если у вас многоклассовая задача, а некоторые классы крайне редки
Работа с многоклассовыми наборами данных, где некоторые классы сильно недопредставлены, может быть сложной, даже при использовании стратифицированных методов. StratifiedKFold и StratifiedShuffleSplit стараются сохранить пропорции классов в каждом сплите, но если у некоторых классов слишком мало примеров, они могут не попасть в некоторые тестовые выборки. Это происходит просто потому, что данных недостаточно, чтобы обеспечить их равномерное распределение.
Возможные решения: 📝Убедитесь, что у каждого класса достаточно примеров, чтобы он мог попасть в каждый fold. 📝Используйте дополнительные техники, например, oversampling редких классов внутри каждого fold-а. 📝Если возможно, соберите больше данных для малочисленных классов. 📝В случаях, когда невозможно увеличить объём данных, можно использовать метрики, устойчивые к отсутствию класса в тесте (например, macro F1-score). 📝Либо реализовать собственную стратегию разбиения, которая будет гарантировать присутствие всех классов в каждом fold-е.
Частные случаи: 📝Если класс встречается всего несколько раз, он может отсутствовать в части разбиений — даже при стратификации. 📝При сильной диспропорции классов даже стратифицированные выборки могут иметь искажённое распределение, что потребует аккуратной интерпретации результатов и использования специальных метрик (precision, recall и др.).
5Telegram Channel avatar size/dimensions A Telegram channel is used for various purposes, from sharing helpful content to implementing a business strategy. In addition, you can use your channel to build and improve your company image, boost your sales, make profits, enhance customer loyalty, and more. Image: Telegram. ‘Ban’ on Telegram A few years ago, you had to use a special bot to run a poll on Telegram. Now you can easily do that yourself in two clicks. Hit the Menu icon and select “Create Poll.” Write your question and add up to 10 options. Running polls is a powerful strategy for getting feedback from your audience. If you’re considering the possibility of modifying your channel in any way, be sure to ask your subscribers’ opinions first.
from us
