Telegram Group & Telegram Channel
Что такое SMOTE (англ. Synthetic Minority Oversampling Technique) и как он работает?

Это метод искусственного увеличения числа примеров в классах с меньшим числом примеров. Используется для устранения дисбаланса классов, который может повлиять на производительность модели.

Алгоритм SMOTE примерно такой:
▪️Для каждого примера из меньшего класса находятся его k ближайших соседей (в пространстве признаков).
▪️Выбирается один из этих ближайших соседей случайным образом.
▪️Между выбранным примером и его соседом генерируется синтетический пример путём интерполяции. Если говорить подробнее, это выглядит так:
Находят разность d=Xb–Xa, где Xa и Xb — векторы признаков «соседних» примеров a и b. Далее из d путём умножения каждого его элемента на случайное число в интервале (0,1) получают d^. Вектор признаков нового примера вычисляется путём сложения Xa и d^.

#машинное_обучение
#статистика



tg-me.com/ds_interview_lib/232
Create:
Last Update:

Что такое SMOTE (англ. Synthetic Minority Oversampling Technique) и как он работает?

Это метод искусственного увеличения числа примеров в классах с меньшим числом примеров. Используется для устранения дисбаланса классов, который может повлиять на производительность модели.

Алгоритм SMOTE примерно такой:
▪️Для каждого примера из меньшего класса находятся его k ближайших соседей (в пространстве признаков).
▪️Выбирается один из этих ближайших соседей случайным образом.
▪️Между выбранным примером и его соседом генерируется синтетический пример путём интерполяции. Если говорить подробнее, это выглядит так:
Находят разность d=Xb–Xa, где Xa и Xb — векторы признаков «соседних» примеров a и b. Далее из d путём умножения каждого его элемента на случайное число в интервале (0,1) получают d^. Вектор признаков нового примера вычисляется путём сложения Xa и d^.

#машинное_обучение
#статистика

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/232

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.

That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from sa


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA