Come funziona la tecnica SMOTE per risolvere lo sbilanciamento dei Datasets
📌 SMOTE: Come Risolvere il Problema dei Dataset Sbilanciati
I dataset sbilanciati sono una delle problematiche più comuni nel Machine Learning. Se una classe è molto meno rappresentata rispetto alle altre, il modello potrebbe non generalizzare bene, portando a previsioni poco affidabili.
In questo video ti spiego SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique), una tecnica di oversampling che genera nuovi dati sintetici per bilanciare il dataset. Ti mostrerò un esempio pratico passo dopo passo, in modo che tu possa applicarlo facilmente ai tuoi progetti! 🚀
🔹 Cosa vedrai nel video:
✅ Cos’è un dataset sbilanciato e perché è un problema
✅ Come funziona SMOTE e quali sono i suoi step
✅ Esempio pratico di generazione di nuovi dati sintetici
📄 Paper di riferimento: "https://arxiv.org/abs/1106.1813"
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