Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Study imbalance handling by various data sampling methods in binary classification

論文の概要: A Study imbalance handling by various data sampling methods in binary classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10959v1
Date: Sun, 23 May 2021 15:27:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-25 15:06:12.779823
Title: A Study imbalance handling by various data sampling methods in binary classification
Title（参考訳）: 二元分類における各種データサンプリング手法による不均衡処理に関する研究
Authors: Mohamed Hamama
Abstract要約: 本研究報告では,学習曲線と機械学習ライフサイクルへの露出について述べる。我々は,前処理から最終最適化,モデル評価に至るまで,さまざまな手法を探求する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The purpose of this research report is to present the our learning curve and the exposure to the Machine Learning life cycle, with the use of a Kaggle binary classification data set and taking to explore various techniques from pre-processing to the final optimization and model evaluation, also we highlight on the data imbalance issue and we discuss the different methods of handling that imbalance on the data level by over-sampling and under sampling not only to reach a balanced class representation but to improve the overall performance. This work also opens some gaps for future work.
Abstract（参考訳）: The purpose of this research report is to present the our learning curve and the exposure to the Machine Learning life cycle, with the use of a Kaggle binary classification data set and taking to explore various techniques from pre-processing to the final optimization and model evaluation, also we highlight on the data imbalance issue and we discuss the different methods of handling that imbalance on the data level by over-sampling and under sampling not only to reach a balanced class representation but to improve the overall performance. この作業は、将来の作業のギャップも開きます。

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