Science des données weighted-data

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Comment définir les poids de classe pour les classes déséquilibrées dans Keras?

Je sais qu'il existe une possibilité dans Keras avec le class_weightsdictionnaire de paramètres lors de l'ajustement, mais je n'ai trouvé aucun exemple. Quelqu'un aurait-il la gentillesse d'en fournir un? À propos, dans ce cas, la pratique appropriée consiste simplement à pondérer la classe minoritaire proportionnellement à sa sous-représentation.

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xgboost: donner plus d'importance aux échantillons récents

Existe-t-il un moyen d'ajouter plus d'importance aux points les plus récents lors de l'analyse des données avec xgboost?

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Classe non équilibrée: class_weight pour les algorithmes ML dans Spark MLLib

Dans python sklearn, il existe plusieurs algorithmes (par exemple la régression, la forêt aléatoire ... etc.) qui ont le paramètre class_weight pour gérer les données non équilibrées. Cependant, je ne trouve pas un tel paramètre pour les algorithmes MLLib. Existe-t-il un plan d'implémentation de class_weight pour certains algorithmes MLLib? Ou …

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