В задачах классификации с сильным дисбалансом стандартные функции потерь, такие как кросс-энтропия, могут приводить к тому, что модель преимущественно предсказывает большинство классов. Чтобы исправить это, применяют:
🔹 Взвешивание функции потерь — ошибки на редких классах штрафуются сильнее, например, с помощью весовой кросс-энтропии. 🔹 Focal Loss — модификация кросс-энтропии, которая уменьшает вклад легко классифицируемых примеров и фокусируется на сложных. 🔹 Манипуляции с данными — увеличение числа примеров редкого класса (oversampling) или уменьшение числа примеров частого класса (undersampling) для выравнивания распределения.
В задачах классификации с сильным дисбалансом стандартные функции потерь, такие как кросс-энтропия, могут приводить к тому, что модель преимущественно предсказывает большинство классов. Чтобы исправить это, применяют:
🔹 Взвешивание функции потерь — ошибки на редких классах штрафуются сильнее, например, с помощью весовой кросс-энтропии. 🔹 Focal Loss — модификация кросс-энтропии, которая уменьшает вклад легко классифицируемых примеров и фокусируется на сложных. 🔹 Манипуляции с данными — увеличение числа примеров редкого класса (oversampling) или уменьшение числа примеров частого класса (undersampling) для выравнивания распределения.
If riding a bucking bronco is your idea of fun, you’re going to love what the stock market has in store. Consider this past week’s ride a preview.The week’s action didn’t look like much, if you didn’t know better. The Dow Jones Industrial Average rose 213.12 points or 0.6%, while the S&P 500 advanced 0.5%, and the Nasdaq Composite ended little changed.
Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from tr
