Tác hại của imbalance data (dữ liệu mất cân đối) và hướng xử lý trong các bài toàn phân lớp - Mì AI

Chào mừng bạn đến với video "Tác hại của imbalance data và hướng xử lý trong các bài toán phân lớp"! Bạn đang gặp phải vấn đề với dữ liệu mất cân đối trong các bài toán phân lớp và muốn hiểu rõ về tác hại của imbalance data và cách xử lý nó? Video này sẽ giúp bạn khắc phục vấn đề này và tối ưu hóa kết quả phân lớp của mình.

Trong video này, chúng tôi sẽ đưa ra những lý do tại sao dữ liệu mất cân đối có thể ảnh hưởng đáng kể đến kết quả phân lớp. Bạn sẽ hiểu về sự chênh lệch giữa số lượng mẫu của các lớp, và cách imbalance data có thể dẫn đến hiện tượng overfitting, underfitting, và sự thiếu cân bằng trong việc đánh giá hiệu suất mô hình.

Chúng tôi sẽ chia sẻ với bạn các phương pháp xử lý imbalance data như undersampling, oversampling, và SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique). Bạn sẽ được hướng dẫn chi tiết về cách áp dụng và lựa chọn phương pháp phù hợp dựa trên từng trường hợp cụ thể.

Ngoài ra, chúng tôi sẽ giới thiệu các kỹ thuật và công cụ hỗ trợ như cross-validation, roc curve, và precision-recall curve để đánh giá hiệu suất của mô hình phân lớp trong bối cảnh imbalance data.

Nếu bạn đang gặp vấn đề với imbalance data trong các bài toán phân lớp và muốn tối ưu hóa kết quả của mình, video này sẽ cung cấp cho bạn những giải pháp và hướng dẫn cụ thể. Hãy cùng khám phá cách xử lý imbalance data và đạt được kết quả phân lớp chính xác và đáng tin cậy.

Link github: https://github.com/thangnch/MiAI_Imba...

🎯🎯🎯#MìAI
Fanpage:   / miaiblog  
Group trao đổi, chia sẻ:   / miaigroup  
Website: http://miai.vn
Youtube:    / miaiblog