Wie geht man mit unbalanced Datensätzen bei Machine Learning um?

1 Antwort

Da gibt es verschiedene Ansätze, entweder gewichtest Du Fehler in den Minoritätsklassen anders oder Du reduzierst die Zahl der Beispiele aus den häufigeren Klassen, oder Du nimmst Beispiele/erzeugst neue Beispiele, so dass die Minoritätsklassen einen größeren Anteil bekommen.