Klassen-Gewichtung
Klassen-Gewichtung ist eine Technik im maschinellen Lernen, um das Problem unausgewogener Datensätze zu adressieren, indem den Stichproben seltenerer Klassen während des Trainings ein höheres Gewicht zugewiesen wird. Dies hilft dem Modell, die Minderheitsklassen nicht zu ignorieren.
Kategorie: Training, Daten & Fine-Tuning
Bei unausgewogenen Datensätzen, bei denen eine Klasse deutlich seltener vorkommt als andere (z.B. Betrugserkennung, seltene Krankheiten), neigen Modelle dazu, die Mehrheitsklasse zu bevorzugen. Die Klassen-Gewichtung (Class Weighting) ist eine effektive Methode, um diesem Bias entgegenzuwirken. Anstatt die Daten physisch zu re-samplen, wird der Verlustfunktion während des Trainings ein Gewichtsfaktor hinzugefügt. Dies bedeutet, dass Fehlklassifikationen der Minderheitsklasse stärker bestraft werden als die der Mehrheitsklasse.
Synonyme / Tags
- Class Weighting
- Gewichtete Klassen
- Ungleichgewichtsbehandlung
Die ganze Definition im Member Hub braucht ein kostenloses Konto.