Smoteは本当に機能しますか？

「スモート・ザ・ウィッチ」について聞いたことがありますが、どのように機能し、実際に機能しますか？この記事では、これらの質問への回答を試みます。具体的には、Smote the Witchのアルゴリズム、それがあなたのために何ができるか、それがどのように実装されているか、そしてそれを有利に使用する方法を見ていきます。

では、SMOTEとは何ですか？名前が示すように、このメソッドは少数派グループの偽のデータを生成します。 SMOTEは最初に、乱数ジェネレーターによって決定される少数グループの入力ベクトルを選択します。

次に、Smoteはいくつかのアルゴリズムを使用して、入力データを分析し、実数データまたは虚数データとして分類できるかどうかを判断します。このアルゴリズムは「スパース性ペナルティ」と呼ばれ、実際のデータのみを選択できるため、Smoteが誤った分類を作成するのを防ぐことができます。

データを正しく分類できるかどうかを判断した後、Smoteは次のKノードのセットを選択し、そこからKKの新しいセットを選択します。次に、同じアルゴリズムの修正バージョンを使用して、KKノードの新しいセットを作成し、新しいKノードに高い優先順位を割り当てます。

選択された新しいKノードは、KKノードのKクラスターを作成するために使用され、以降、すべてのKクラスターが完了するまで続きます。プロセス全体が複数回繰り返されて、数百万のノードを含むシミュレートされたネットワークが生成されます。 Smoteが数秒間実行され、結果が表示されます。

Smoteがビジネスの方向性を決定するのに役立つ強力なツールであると思われる場合は、それを使用してみてください。あなたはそれを自分で試して、あなたのビジネスでどれだけの助けが得られるかを見てください。 Smoteが確実に決定するのを助けるという保証はありませんが、それはあなたに良いアイデアを与えることができます。

また、特定のビジネスモデルが市場により適しているかどうかを判断するのにも役立ちます。 Smoteは、質問に対するすべての回答を提供することを目的としたものではありませんが、自分が持っている情報と必要な情報を確認するのに役立ちます。

この目的でSmoteを使用することは、ビジネスの運営方法を学ぶのに最適な方法です。 100％の精度でビジネスの将来を予測することはできませんが、Smoteが他のビジネスにどのように役立っているかを確認できます。

最後に、Smoteは、意思決定に対する信頼と信頼を高めるのに役立ちます。あなたの決定がどれだけ統計に基づいており、直感や直感に基づいていないかを示すことによって。