Skip to Main Content
Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn
book

Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn

by Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili
May 2024
Beginner to intermediate content levelBeginner to intermediate
688 pages
26h
Russian
Foliant
Content preview from Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn
Современные методы оценки моделей и настройки гиперпараметров
209
>>> pre_scorer = make_scorer(score_func=precision_score,
... pos_label=1,
... greater_is_better=True,
... average='micro')
6.5.5. Борьба с дисбалансом классов
В этой главе мы несколько раз упоминали дисбаланс классов, но пока не обсуждали,
как правильно вести себя в таких случаях. Дисбаланс классовдовольно распростра-
ненная проблема при работе с реальными данными. Это ситуация, когда экземпляры из
одного или нескольких классов представлены в наборе данных слишком часто. Можно
навскидку назвать несколько областей, в которых дисбаланс классов не редкость ...
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Start your free trial

You might also like

CompTIA Network+ -- Vorbereitung auf die Prüfung N10-009

CompTIA Network+ -- Vorbereitung auf die Prüfung N10-009

Markus Kammermann

Publisher Resources

ISBN: 9786011100342