Генерация сбалансированных пакетов для несбалансированных наборов данных

В этом проекте вы узнаете, как реализовать несбалансированный конвейер обработки данных, который может обрабатывать несбалансированные наборы данных и генерировать пакеты с приблизительно сбалансированным распределением классов. Это распространенная задача в машинном обучении, когда в наборе данных может быть значительно больше образцов одного класса по сравнению с другими, что может привести к предвзятой тренировке модели и низкой эффективности.

💡 Этот учебник переведен с английского с помощью ИИ. Чтобы просмотреть оригинал, вы можете перейти на английский оригинал