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Classificação desequilibrada (Imbalanced Classification)

Matéria original e todos direitos reservados ao autor: Standard Machine Learning Datasets for Imbalanced Classification escrito por Jason Brownlee

Segundo Jason Brownlee, um problema de classificação desequilibrada (Imbalanced Classification) é um problema que envolve a previsão de um rótulo de classe em que a distribuição de rótulos de classe no conjunto de dados de treinamento é distorcida.

Muitos problemas de classificação do mundo real têm uma distribuição de classes desequilibrada; portanto, é importante que os profissionais de aprendizado de máquina se familiarizem com o trabalho com esses tipos de problemas.

Todos os códigos fonte podem ser encontrados nesse link do GitHub…
Façam os devidos testes…

Visão geral

Este tutorial está dividido em três partes; eles são:

  1. Conjuntos de dados de classificação binária (Binary Classification Datasets)
  2. Conjuntos de dados de classificação multiclasse (Multiclass Classification Datasets)
  3. Competição e outros conjuntos de dados (Competition and Other Datasets)

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