❓Как проводить кросс-валидацию, если у вас многоклассовая задача, а некоторые классы крайне редки
Работа с многоклассовыми наборами данных, где некоторые классы сильно недопредставлены, может быть сложной, даже при использовании стратифицированных методов. StratifiedKFold и StratifiedShuffleSplit стараются сохранить пропорции классов в каждом сплите, но если у некоторых классов слишком мало примеров, они могут не попасть в некоторые тестовые выборки. Это происходит просто потому, что данных недостаточно, чтобы обеспечить их равномерное распределение.
Возможные решения: 📝Убедитесь, что у каждого класса достаточно примеров, чтобы он мог попасть в каждый fold. 📝Используйте дополнительные техники, например, oversampling редких классов внутри каждого fold-а. 📝Если возможно, соберите больше данных для малочисленных классов. 📝В случаях, когда невозможно увеличить объём данных, можно использовать метрики, устойчивые к отсутствию класса в тесте (например, macro F1-score). 📝Либо реализовать собственную стратегию разбиения, которая будет гарантировать присутствие всех классов в каждом fold-е.
Частные случаи: 📝Если класс встречается всего несколько раз, он может отсутствовать в части разбиений — даже при стратификации. 📝При сильной диспропорции классов даже стратифицированные выборки могут иметь искажённое распределение, что потребует аккуратной интерпретации результатов и использования специальных метрик (precision, recall и др.).
❓Как проводить кросс-валидацию, если у вас многоклассовая задача, а некоторые классы крайне редки
Работа с многоклассовыми наборами данных, где некоторые классы сильно недопредставлены, может быть сложной, даже при использовании стратифицированных методов. StratifiedKFold и StratifiedShuffleSplit стараются сохранить пропорции классов в каждом сплите, но если у некоторых классов слишком мало примеров, они могут не попасть в некоторые тестовые выборки. Это происходит просто потому, что данных недостаточно, чтобы обеспечить их равномерное распределение.
Возможные решения: 📝Убедитесь, что у каждого класса достаточно примеров, чтобы он мог попасть в каждый fold. 📝Используйте дополнительные техники, например, oversampling редких классов внутри каждого fold-а. 📝Если возможно, соберите больше данных для малочисленных классов. 📝В случаях, когда невозможно увеличить объём данных, можно использовать метрики, устойчивые к отсутствию класса в тесте (например, macro F1-score). 📝Либо реализовать собственную стратегию разбиения, которая будет гарантировать присутствие всех классов в каждом fold-е.
Частные случаи: 📝Если класс встречается всего несколько раз, он может отсутствовать в части разбиений — даже при стратификации. 📝При сильной диспропорции классов даже стратифицированные выборки могут иметь искажённое распределение, что потребует аккуратной интерпретации результатов и использования специальных метрик (precision, recall и др.).
Telegram channels enable users to broadcast messages to multiple users simultaneously. Like on social media, users need to subscribe to your channel to get access to your content published by one or more administrators. To upload a logo, click the Menu icon and select “Manage Channel.” In a new window, hit the Camera icon. The best encrypted messaging apps Members can post their voice notes of themselves screaming. Interestingly, the group doesn’t allow to post anything else which might lead to an instant ban. As of now, there are more than 330 members in the group. You can invite up to 200 people from your contacts to join your channel as the next step. Select the users you want to add and click “Invite.” You can skip this step altogether.
from us
