Pengambilan Sampel Ulang: SMOTE dan Undersampling
Menyeimbangkan kembali set pelatihan
Pengambilan Sampel Ulang: SMOTE dan Undersampling adalah pelajaran Data Science Academy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 2 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar Data Science Academy, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus Data Science Academy mencakup 4 pelajaran total.
Bagian dari pelajaran ini belum diterjemahkan dan ditampilkan dalam bahasa Inggris.
Rebalance the Training Set
One way to help a model see the rare class is to resample: change how many examples of each class it trains on.
Two Directions to Balance
You can add more of the minority (oversample) or trim the majority (undersample). Both aim to even out the class counts.
Naive Oversampling
The simplest oversample just copies minority rows until counts match. It works, but those exact duplicates can make a model memorize them.
Enter SMOTE
SMOTE creates synthetic minority examples instead of copies. It invents new, plausible points between real minority neighbors.
How SMOTE Builds Points
SMOTE picks a minority row, finds a nearby minority neighbor, and places a fresh point somewhere on the line between them.
SMOTE in Code
The imbalanced-learn library makes SMOTE a two-line affair on your training features and labels.
from imblearn.over_sampling import SMOTE
X_res, y_res = SMOTE().fit_resample(X_train, y_train)Undersampling the Majority
Undersampling drops majority rows until balance returns. It trains faster but throws away data, which can cost real signal.
When to Pick Which
Oversample when data is scarce and every row matters. Undersample when the majority is huge and you can spare some rows for speed.
The Cardinal Rule
Resample only the training set. Touch the test set and your scores become fantasy, since real data is never rebalanced for you.
Fit on Train Only
SMOTE must learn from training rows alone. Leaking test rows into resampling inflates results and quietly causes data leakage. ⚠️
Resampling Is Not a Cure-All
Balanced counts help, but they are not magic. Pair resampling with the right metrics and sometimes class weights for the best results.
Quick Check
What makes SMOTE different from plain oversampling?
Recap
Resampling balances the training set by oversampling (SMOTE makes synthetic rows) or undersampling. Never resample the test set. 🎯
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah pelajaran “Pengambilan Sampel Ulang: SMOTE dan Undersampling” gratis?
Ya — teks lengkap “Pengambilan Sampel Ulang: SMOTE dan Undersampling” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus Data Science Academy, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus Data Science Academy mencakup 4 pelajaran total.
Apa yang akan aku pelajari di “Pengambilan Sampel Ulang: SMOTE dan Undersampling”?
Menyeimbangkan kembali set pelatihan Kamu berlatih Data Science Academy dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.
Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai Data Science Academy?
Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. Data Science Academy di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 2 dari 4.
Berapa lama pelajaran “Pengambilan Sampel Ulang: SMOTE dan Undersampling” memakan waktu?
Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.
Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran Data Science Academy ini?
Ya. Setiap pelajaran Data Science Academy menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- Mengapa Akurasi Menyesatkan pada Data Tidak Seimbang
- Pengambilan Sampel Ulang: SMOTE dan Undersampling
- Bobot Kelas dan Ambang Batas
- Memilih Metrik untuk Peristiwa Langka