Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

✍️ Как провести кросс-валидацию на несбалансированных данных?

При работе с несбалансированными данными важно учитывать особенности распределения классов, чтобы результаты модели были корректными. Вот как это сделать:

✅ Применять Stratified k-Fold
Стратификация — это способ сохранить пропорции классов при разбиении данных. С её помощью можно улучшить метод k-Fold — каждый фолд будет содержать примерно такое же соотношение классов, что и всё исходное множество.

#советы

😍4👍1

www.tgoop.com/dsproglib/5841

2.25K viewsDec 15, 2024 at 18:01

✍️ Как провести кросс-валидацию на несбалансированных данных?

При работе с несбалансированными данными важно учитывать особенности распределения классов, чтобы результаты модели были корректными. Вот как это сделать:

✅ Применять Stratified k-Fold
Стратификация — это способ сохранить пропорции классов при разбиении данных. С её помощью можно улучшить метод k-Fold — каждый фолд будет содержать примерно такое же соотношение классов, что и всё исходное множество.

#советы

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение