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WEKA 的重采样过滤器 - 如何解释结果

2024-04-28

我目前正在努力解决机器学习问题，而我必须处理大量不平衡的数据集。也就是说，有六个类（'1'，'2'...'6'）。不幸的是有例如对于“1”类，有 150 个示例/实例；对于“2”，有 90 个实例；对于“3”类，只有 20 个实例。所有其他类都无法“训练”，因为这些类没有可用的实例。

到目前为止，我发现 WEKA（我正在使用的机器学习工具包）提供了这种受监督的“重新采样”过滤器。当我使用 'noReplacement'=false 和 'bialToUniformClass'=1.0 应用此过滤器时，这会产生一个数据集，其中实例的数量很好并且几乎相等（对于类 '1'..'3' 和其他类）留空）。

我现在的问题是：WEKA 和这个过滤器如何为不同的类生成“新”/附加实例。

预先非常感谢您的任何提示或建议。

干杯 朱利安


事实并非如此。它正在对现有实例进行重新采样。如果您有一个 2 类实例，并要求以 1.0 的偏差进行重采样，则您可以预期该实例的 N 个副本以及已存在数据的每种其他类型的 N 个其他实例。

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