Gleichgewichtete Batch-Generierung für unausgewogene Datensätze

In diesem Projekt lernen Sie, wie Sie eine Pipeline für unausgewogene Daten implementieren können, die unausgewogene Datensätze verarbeiten und Batches mit annähernd ausgeglichener Klassenverteilung generieren kann. Dies ist eine häufige Aufgabe in der maschinellen Lernweise, bei der der Datensatz möglicherweise deutlich mehr Stichproben einer Klasse im Vergleich zu anderen aufweist, was zu einer voreingenommenen Modelltraining und einer schlechten Leistung führen kann.

💡 Dieser Artikel wurde von AI-Assistenten übersetzt. Um die englische Version anzuzeigen, können Sie hier klicken