큰 크기의 데이터가 있습니다.
응답 (Y)은 범주 형 데이터로서 좋거나 나쁨입니다. 총 행 수는 1 천만 이상입니다.
그러나 그들 대부분은 '좋은'데이터이고 다른 한편으로는 '나쁜'데이터의 수가 단지 20 개 정도입니다. '불량'데이터의 수가 너무 적기 때문에 특히 Bootstrap Forest의 경우이 데이터를 분석하지 못했습니다.
우리가 어떻게 부트 스트랩 숲이나 다른 것들에 관계없이 그러한 궁극적 인 불균형 한 사건을 해결할 수있는 좋은 해결책을 알려주십시오.
감사
마이클 크로티 (Michael Crotty)는 디스커버리 유 퍼런 스 (Discovery Europe)에서 이러한 문제를 다루기위한 다양한 전략에 관한 발표회를 가졌습니다. 당신은 그것에 유용한 것을 발견 할 수 있습니다 :
https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Europe-2019/Anomaly-Detection-and-JMP-R-Pro-2019-EU-45MP-115/ta-p/110065
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