Yeniden Örnekleme: SMOTE ve Alt Örnekleme
Eğitim kümesini yeniden dengeleme
Yeniden Örnekleme: SMOTE ve Alt Örnekleme, CoddyKit'te ücretsiz bir Data Science Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 2. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Data Science Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Data Science Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Eğitim Kümesini Yeniden Dengeleyin
Bir modelin nadir sınıfı görmesine yardımcı olmanın bir yolu yeniden örneklemektir: Her sınıf için modelin eğitildiği örnek sayısını değiştirirsiniz.
Dengelemek İçin İki Yön
Azınlık sınıfından daha fazla örnek ekleyebilir veya çoğunluk sınıfını azaltabilirsiniz. Her ikisinin amacı sınıf sayılarını dengelemektir.
Saf Aşırı Örnekleme
En basit aşırı örnekleme yöntemi, sayılar eşitlenene kadar azınlık sınıfındaki satırları kopyalar. İşe yarar, ancak bu birebir kopyalar modelin bunları ezberlemesine neden olabilir.
SMOTE ile Tanışın
SMOTE, kopyalar yerine sentetik azınlık örnekleri oluşturur. Gerçek azınlık komşuları arasında makul, yeni noktalar üretir.
SMOTE Noktaları Nasıl Oluşturur
SMOTE bir azınlık satırı seçer, yakındaki bir azınlık komşusunu bulur ve ikisinin arasında bir yerde yeni bir nokta oluşturur.
Kodda SMOTE
imbalanced-learn kütüphanesi, eğitim özellikleriniz ve etiketleriniz üzerinde SMOTE kullanımını iki satırlık bir işleme dönüştürür.
from imblearn.over_sampling import SMOTE
X_res, y_res = SMOTE().fit_resample(X_train, y_train)Çoğunluk Sınıfında Alt Örnekleme
Alt örnekleme, denge sağlanana kadar çoğunluk sınıfındaki satırları kaldırır. Eğitim daha hızlı olur, ancak verilerin atılması gerçek sinyal kaybına yol açabilir.
Hangisini Ne Zaman Seçmeli
Veri az ve her satır önemliyse aşırı örnekleme yapın. Çoğunluk sınıfı çok büyükse ve hız için bazı satırlardan vazgeçebiliyorsanız alt örneklemeyi seçin.
Temel Kural
Yeniden örneklemeyi yalnızca eğitim kümesine uygulayın. Test kümesine dokunursanız puanlarınız gerçeği yansıtmaz; gerçek veriler sizin için hiçbir zaman yeniden dengelenmez.
Yalnızca Eğitim Verileriyle Uydurun
SMOTE yalnızca eğitim satırlarından öğrenmelidir. Test satırlarını yeniden örneklemeye sızdırmak sonuçları yapay biçimde yükseltir ve sessizce veri sızıntısına neden olur. ⚠️
Yeniden Örnekleme Her Derde Deva Değildir
Dengeli sayılar yardımcı olur, ancak sihirli bir çözüm değildir. En iyi sonuçlar için yeniden örneklemeyi doğru metriklerle ve bazen sınıf ağırlıklarıyla birlikte kullanın.
Hızlı Kontrol
SMOTE'yi sıradan aşırı örneklemeden ayıran nedir?
Özet
Yeniden örnekleme, aşırı örnekleme (SMOTE sentetik satırlar oluşturur) veya alt örnekleme yoluyla eğitim kümesini dengeler. Test kümesini asla yeniden örneklemeyin. 🎯
Yapay zeka eğitmeniyle Python öğren — ücretsiz
Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.
- Kurslar
- 30
- Dersler
- 120
Sıkça Sorulan Sorular
“Yeniden Örnekleme: SMOTE ve Alt Örnekleme” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Yeniden Örnekleme: SMOTE ve Alt Örnekleme” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Data Science Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Data Science Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Yeniden Örnekleme: SMOTE ve Alt Örnekleme” dersinde ne öğreneceğim?
Eğitim kümesini yeniden dengeleme Data Science Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Data Science Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Data Science Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 2. dersidir.
“Yeniden Örnekleme: SMOTE ve Alt Örnekleme” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Data Science Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Data Science Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Dengesiz Verilerde Doğruluk Neden Yanıltır
- Yeniden Örnekleme: SMOTE ve Alt Örnekleme
- Sınıf Ağırlıkları ve Eşikler
- Nadir Olaylar için Ölçüt Seçme