5 Méthodes Efficaces pour Gérer les Données Déséquilibrées en Apprentissage Automatique

Introduction Voici un élément que les nouveaux praticiens de l'apprentissage automatique découvrent presque immédiatement : tous les ensembles de données ne sont pas créés égaux. Cela peut vous paraître évident maintenant, mais aviez-vous considéré cela avant de vous lancer dans des projets d'apprentissage automatique sur des ensembles de données du monde réel ? Prenons par exemple […] comme exemple d'une seule classe qui dépasse de loin les autres.