SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique)という名前のモジュールがあり、サンプル数が少ないデータのサンプル数を増やします。表現が不足している機能 (予測される機能) を選択する必要があると思います。それを選ぶ方法は？列を選択するオプションはないようです。
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SMOTE の定義は次のとおりです。SMOTE は、不均衡なデータセットから分類子を構築するためのアプローチです。これは、分類カテゴリがほぼ均等に表現されていない場合です。分類カテゴリは、分類子が学習しようとしている機能です。SMOTE モジュールで列を選択するオプションはありません。これはラベル列である必要があるためです。
Azure Machine Learning で SMOTE を使用する方法の詳細は、https: //msdn.microsoft.com/en-us/library/azure/dn913076.aspx?f=255&MSPPError=-2147217396 です。
于 2015-03-05T16:54:49.570 に答える
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列セレクターから実行できます。以下のサンプルでは、献血データ (Azure ML のサンプル データセット) には、献血した人 (クラス 1) の 25% が含まれています。
于 2015-12-18T14:29:59.153 に答える