Ich arbeite an stark unausgeglichenen Daten. In der Literatur werden verschiedene Methoden verwendet, um die Daten durch erneutes Abtasten (Über- oder Unterabtasten) neu abzugleichen. Zwei gute Ansätze sind: SMOTE: Synthetic Minority-Überabtastung ( SMOTE ) ADASYN: Adaptiver Ansatz zur...
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Die randomForest-Implementierung erlaubt keine Stichproben über die Anzahl der Beobachtungen hinaus, selbst wenn Stichproben mit Ersatz erstellt werden. Warum ist das? Funktioniert gut: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(1, 1, 1), replace=TRUE) rf <- randomForest(Species ~ .,...
Ich versuche, SMOTE zu verwenden, um das Ungleichgewicht in meinem Klassifizierungsproblem für mehrere Klassen zu korrigieren. Obwohl SMOTE gemäß dem SMOTE-Hilfedokument perfekt für das Iris-Dataset funktioniert, funktioniert es für ein ähnliches Dataset nicht. So sehen meine Daten aus. Beachten...
Ich möchte eine Kombination aus Über- und Unterabtastung durchführen, um meinen Datensatz mit ungefähr 4000 Kunden in zwei Gruppen auszugleichen, wobei eine der Gruppen einen Anteil von ungefähr 15% hat. Ich habe mir SMOTE ( http://www.inside-r.org/packages/cran/DMwR/docs/SMOTE ) und ROSE (...