Estoy trabajando en datos gravemente desequilibrados. En la literatura, se utilizan varios métodos para reequilibrar los datos mediante re-muestreo (sobremuestreo o submuestreo). Dos buenos enfoques son: SMOTE: Técnica de sobremuestreo de minorías sintéticas ( SMOTE ) ADASYN: Enfoque de muestreo...
Cerrada . Esta pregunta está basada en la opinión . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que pueda ser respondida con hechos y citas editando esta publicación . Cerrado hace 2 años . ¿Cuál es...
La implementación randomForest no permite el muestreo más allá del número de observaciones, incluso cuando se realiza un muestreo con reemplazo. ¿Por qué es esto? Funciona bien: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(1, 1, 1), replace=TRUE) rf <- randomForest(Species ~ ., iris,...
Estoy tratando de usar SMOTE para corregir el desequilibrio en mi problema de clasificación de varias clases. Aunque SMOTE funciona perfectamente en el conjunto de datos de iris según el documento de ayuda de SMOTE, no funciona en un conjunto de datos similar. Así es como se ven mis datos. Tenga en...
Me gustaría realizar una combinación de sobremuestreo y submuestreo para equilibrar mi conjunto de datos con aproximadamente 4000 clientes divididos en dos grupos, donde uno de los grupos tiene una proporción de aproximadamente el 15%. He examinado SMOTE (