Clasificación no balanceada: características intrínsecas

Cuanto mayor sea el coeficiente de desequilibrio, más difícil será clasificar correctamente el problema.

• Verdadero

• Falso

El solapamiento entre clases implica que...

• Es probable que los clasificadores lineales resuelvan el problema

• Se necesitan más instancias de entrenamiento

• Ningún clasificador lineal resolverá correctamente el problema

• La complejidad del problema es baja

Cómo tratar los solapamientos entre clases

• Selección/extracción de características

• Selección / limpieza de instancias

• Uso de clasificadores lineales más sencillos

• Transformación de características

El solapamiento es la principal causa de una mala clasificación

• Verdadero

• Falso

Los clústeres de datos no densos se conocen como

• overlapping area

• leftover data

• noisy disjuncts

• small disjuncts

Los pequeños disyuntos (small disjuncts) y la falta de datos son conceptos interrelacionados

• Verdadero

• Falso

El cambio de conjunto de datos (dataset shift) y la deriva conceptual (concept drift) comparten características similares

• Verdadero

• Falso

El desplazamiento del conjunto de datos (dataset shift) se controla mediante

• Estratificación y diversidad en diferentes particiones de prueba

• Enfoques de aprendizaje por transferencia

• Aleatorización de las particiones durante la validación

• Réplica de datos de la clase minoritaria