Ungleichgewichtige Datensätze

Borderline-SMOTE ist eine fortschrittliche Technik zur Generierung synthetischer Stichproben in unausgeglichenen Datensätzen, die sich auf Grenzfälle konzentriert.

Ungleichgewichtige Daten liegen vor, wenn die Klassen in einem Datensatz nicht gleichmäßig vertreten sind, was oft zu voreingenommenen Modellvorhersagen führt.

Label-Ungleichgewicht bezieht sich auf die ungleiche Verteilung von Klassen in einem Datensatz, der für das Training von KI-Modellen verwendet wird.

Die Mehrheitsklasse bezieht sich auf die Kategorie in einem Datensatz, die die höchste Häufigkeit an Instanzen aufweist.

Oversampling der Minderheitsklasse ist eine Technik, um unausgeglichene Datensätze auszugleichen, indem die Anzahl der Instanzen in der Minderheitsklasse erhöht wird.

SMOTE ist eine Technik, die verwendet wird, um Datensätze auszugleichen, indem synthetische Beispiele für unterrepräsentierte Klassen generiert werden.