Сэмплирование — это способ скорректировать обучающую выборку так, чтобы распределение классов стало сбалансированным.
Вот несколько методов сэмплирования:
▪️Случайное сэмплирование (Random Sampling) Выборка осуществляется случайным образом без каких-либо условий. Здесь можно выделить два подтипа: сэмлирование с возвращением и без возвращения. В первом случае объекты могут быть выбраны несколько раз, во втором — каждый объект выбирается только один раз.
▪️Стратифицированное сэмплирование (Stratified Sampling) При этом методе данные разделяются на группы, и сэмплирование производится из каждой группы пропорционально её размеру.
Сэмплирование — это способ скорректировать обучающую выборку так, чтобы распределение классов стало сбалансированным.
Вот несколько методов сэмплирования:
▪️Случайное сэмплирование (Random Sampling) Выборка осуществляется случайным образом без каких-либо условий. Здесь можно выделить два подтипа: сэмлирование с возвращением и без возвращения. В первом случае объекты могут быть выбраны несколько раз, во втором — каждый объект выбирается только один раз.
▪️Стратифицированное сэмплирование (Stratified Sampling) При этом методе данные разделяются на группы, и сэмплирование производится из каждой группы пропорционально её размеру.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
The cloud-based messaging platform is also adding Anonymous Group Admins feature. As per Telegram, this feature is being introduced for safer protests. As per the Telegram blog post, users can “Toggle Remain Anonymous in Admin rights to enable Batman mode. The anonymized admin will be hidden in the list of group members, and their messages in the chat will be signed with the group name, similar to channel posts.”
The S&P 500 slumped 1.8% on Monday and Tuesday, thanks to China Evergrande, the Chinese property company that looks like it is ready to default on its more-than $300 billion in debt. Cries of the next Lehman Brothers—or maybe the next Silverado?—echoed through the canyons of Wall Street as investors prepared for the worst.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ru
