Выбор ответа Junior Несбалансированные классы обновлено
Веса классов
Вопрос
Что делает параметр class_weight="balanced" в sklearn?
Попробуйте сами
Выберите вариант, и откроется разбор.
Показать ответ и разбор
Коротко
Правильный ответ: Умножает потерю объектов каждого класса на вес, обратно пропорциональный частоте класса. Вес класса c равен n / (K·nc).
Варианты ответа
- Умножает потерю объектов каждого класса на вес, обратно пропорциональный частоте классаправильный ответ
- Дублирует объекты редкого класса в обучающей выборке, пока число объектов классов не сравняется
- Случайно удаляет объекты частого класса, пока его размер не сравняется с размером редкого
- Сдвигает порог классификации с 0.5 на долю положительного класса в обучающей выборке
Разбор
Вес класса c равен n / (K·n_c). Редкий класс сильнее влияет на функцию потерь, граница сдвигается в его пользу. Побочный эффект: вероятности модели смещаются и перестают быть откалиброванными.
- Дублирование это oversampling, эффект похож, но реализация другая.
- Удаление это undersampling.
- Порог параметр не трогает.
Ответьте сами, а не прочитайте
В тренажёре вопрос попадёт в повторения и вернётся, когда начнёт забываться. Плюс билеты с зачётом: 20 вопросов, не больше 2 ошибок.
Предыдущий вопрос
Зачем калибровать вероятности
Следующий вопрос
Поправка вероятности после undersampling