#python #classification #oversampling
Вопрос:
Для некоторых нужд классификации. У меня есть многомерные данные временных рядов, составленные из 4-х звездных изображений в виде (145521 пиксель, 4 даты, 2 полосы) Я сделал классификацию с помощью tempCNN, чтобы разделить данные на 5 классов. Однако существует большой разрыв между классом 1,2 с 500 образцами и 4,5 с 1452485 образцами.
Мне интересно, есть ли метод, который поможет мне пересчитать два первых класса, чтобы сделать мой набор данных более подходящим для классификации.
Ответ №1:
на самом деле в python есть библиотека для этого «несбалансированного обучения» (хотя вы можете сделать это вручную) .
вы можете проверить документы, которые очень просты в использовании
Комментарии:
1. большое вам спасибо, однако я боюсь, что он не подходит для обработки временных рядов
2. в этом случае я предлагаю вам сделать это вручную ( я имею в виду создать алгоритм с некоторыми условиями , массивами и циклами для выполнения этой задачи).