NearMiss
소수 클래스에 가장 가까운 다수 클래스 샘플을 선택하는 과소표집입니다. Undersampling selecting majority samples closest to minority samples.모델 유형
- 카테고리:
sampling - 라이브러리:
imblearn
핵심 학습 포인트
- 데이터 분포와 모델 가정을 함께 확인합니다.
- 하이퍼파라미터 변화가 결정 경계/예측값에 미치는 영향을 확인합니다.
- 검증셋 기준으로 일반화 성능을 확인합니다.
주요 하이퍼파라미터
| 키 | UI 라벨 | 타입 | 기본값 |
|---|---|---|---|
version | Version | select | '1' |
kNeighbors | K Neighbors | slider | 3 |
실습 및 공식 문서
- ML Visual LAB: /sampling/nearmiss
- 공식 문서: Stable 문서
- 공식 API 인덱스: 바로가기