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FrankSun · 2021年10月09日

麻烦解答一下

* 问题详情,请 查看题干

NO.PZ202108310100000206

问题如下:

Achler’s model training concern related to the model’s ability to discriminate could be addressed by randomly:

选项:

A.

oversampling the failed start-up data

B.

oversampling the successful start-up data

C.

undersampling the successful start-up data

解释:

B is correct.

Achler is concerned about class imbalance, which can be resolved by balancing the training data. The majority class (the failed start-up data) can be randomly undersampled, or the minority class (the successful start-up data) can be randomly oversampled.

麻烦老师对这道小题做一下解析吧?考点是什么?谢谢

1 个答案

星星_品职助教 · 2021年10月11日

同学你好,

这道题是class imbalance的问题。意思是两类数据(两个class)出现了不平衡。一个class里数据特别多,一个class里数据特别少。在这种数据不平衡下模型的预测会出现问题。

解决方案就是oversampling少的那个class(minority class),或者undersampling多的那个class(majority class)。

本题中 failed start-up data是majority class,所以要undersampling; successful start-up是少的那个class,所以要oversampling,排除后选择B选项。

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