Теперь Кью работает в режиме чтения

Мы сохранили весь контент, но добавить что-то новое уже нельзя

Каких принципов стоит придерживаться при разбиении датасета на обучающую, тренировочную выборку при "перекосе" кол-ва элементов классов?

Data science
Артём Архипов
  ·   · 169
Вот неплохая статья о том, что делать при разбалансировке исходных данных ==> https://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-obuchayuschey-vyborki-v-zadachah-mashinnogo-obucheniya-obzor/viewer
проблема в том, что вы не всегда осознаете, что имеется такая разбалансировка, и хотя разбалансировку иногда сложно обнаружить, она может оказать решающее влияние на результаты обучения и соответственно итоговые результаты работы нейромодели.
Your model can only become as good, as your data is /C/