텍스트 분류의 샘플 불균형 문제 및 해결 방법(코드 예제 포함)
텍스트 분류 작업에서 샘플 불균형은 일반적인 문제입니다. 소위 표본 불균형은 서로 다른 범주의 표본 수에 명백한 차이가 있어 일부 범주에 대한 모델의 훈련 효과가 좋지 않음을 의미합니다. 이 문서에서는 샘플 불균형 문제의 원인과 일반적인 해결 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.
1. 표본 불균형의 이유
2. 표본 불균형을 해결하는 방법
다음은 Python으로 구현된 SMOTE 오버샘플링 방법의 샘플 코드입니다.
from imblearn.over_sampling import SMOTE from sklearn.datasets import make_classification # 创建一个样本不平衡的数据集 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_classes=3, n_clusters_per_class=1, weights=[0.01, 0.05, 0.94], random_state=0) # 实例化SMOTE类 smote = SMOTE() # 进行过采样 X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)
다음은 Python에서 sklearn 라이브러리를 사용하여 카테고리 가중치 조정을 구현하는 샘플 코드입니다.
from sklearn.svm import SVC # 创建一个样本不平衡的数据集 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_classes=3, n_clusters_per_class=1, weights=[0.01, 0.05, 0.94], random_state=0) # 设定类别权重 class_weights = {0: 20, 1: 10, 2: 1} # 实例化SVC类,设置类别权重 svm = SVC(class_weight=class_weights) # 进行模型训练 svm.fit(X, y)
3. 결론
샘플 불균형은 텍스트 분류 작업에서 흔히 발생하는 문제로, 이는 모델 성능에 영향을 미칩니다. 이 문서에서는 샘플 불균형 문제의 원인을 소개하고 샘플 불균형 문제를 해결하기 위한 방법과 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 실제 적용의 필요에 따라 적절한 방법과 기술을 선택하면 텍스트 분류 모델의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.
위 내용은 텍스트 분류의 샘플 불균형 문제의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!