Handling data imbalance in machine learning with python | undersampling and oversampling explained.
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Handling data imbalance in machine learning with python | undersampling and oversampling explained.
Data imbalance occurs when the distribution of classes in a dataset is significantly skewed, with one class having significantly more instances than the others. To address this issue, random undersampling involves randomly removing instances from the majority class, while random oversampling involves randomly duplicating instances from the ...
視聴回数: 164 回2024年2月25日
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