Telegram Group & Telegram Channel
Какие методы сэмплирования вы знаете?

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



tg-me.com/ds_interview_lib/617
Create:
Last Update:

Какие методы сэмплирования вы знаете?

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

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/617

View MORE
Open in Telegram


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

Date: |

Telegram is riding high, adding tens of million of users this year. Now the bill is coming due.Telegram is one of the few significant social-media challengers to Facebook Inc., FB -1.90% on a trajectory toward one billion users active each month by the end of 2022, up from roughly 550 million today.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from sg


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