unausgeglichene KlassifizierungsoptionIn der medizinischen Forschung sind die untersuchten Ergebnisse häufig selten, sodass die Daten äußerst unausgewogen sind.
Die Modellleistung kann durch die Korrektur von Ungleichgewichten durch Über- oder Unterabtastung erheblich verbessert werden. Daher würde ich vorschlagen, dass alle Vorhersagemodellplattformen über die Option zur unausgeglichenen Klassifizierung verfügen sollten. Noch besser: Die Model-Screening-Plattform sollte über die Option zur unausgewogenen Klassifizierung verfügen.
Grüße,
Lu
Prädiktive Modellierung und maschinelles LernenBetreff: Unausgewogene Klassifizierungsoption@Lu – Mit dem Entscheidungsschwellenwert können Sie außerdem den Grenzwert für die Klassifizierung mit unausgeglichenen Daten in JMP 16 ändern. Es ist in den meisten Modellierungsplattformen für binäre Antworten verfügbar.
Betreff: Unausgeglichene Klassifizierungsoption – Status geändert in: Wird untersucht@Lu - Vielen Dank für diesen Vorschlag. Er wurde eingereicht und wird derzeit auf eine mögliche Aufnahme in eine zukünftige Version geprüft. Mittlerweile gibt es ein paar Add-Ins, die sich mit diesem Problem befassen und die Ihnen meiner Meinung nach bekannt sind.
https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Stratified-Data-Partitioning-with-balancing-options-add-in/ta-p/22001
https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Imbalanced-Classification-Add-In/ta-p/304836
Betreff: Unausgeglichene Klassifizierungsoption – Status geändert in: Bestätigt@Lu - Danke für deinen Vorschlag! Wir haben Ihre Anfrage erfasst und werden sie prüfen.
