Ответ на данный вопрос интересен, так как позволяет понять, каким образом формируется обучающая выборка, которая является основой для обучения модели машинного обучения. Знание методов сэмплирования позволяет понять, какие данные будут использоваться для обучения модели, как они будут выбираться и как это может повлиять на качество обучения. Также ответ на данный вопрос может помочь выбрать наиболее подходящий метод сэмплирования для конкретной задачи и избежать ошибок при формировании обучающей выборки.
1 Ответ
Вы должны войти в систему, чтобы добавить ответ.
1. Простое случайное сэмплирование: каждый объект имеет одинаковый шанс попасть в обучающую выборку.
2. Стратифицированное сэмплирование: объекты разбиваются на несколько групп (страт), а затем из каждой страты случайным образом выбирается определенное количество объектов.
3. Кластеризующее сэмплирование: объекты разбиваются на кластеры, а затем из каждого кластера выбирается случайное количество объектов.
4. Систематическое сэмплирование: объекты выбираются с определенным шагом из общего списка.
5. Сэмплирование по группам: объекты разбиваются на группы по определенному признаку, а затем из каждой группы выбирается случайное количество объектов.
6. Сэмплирование методом бутстрэп: объекты выбираются с повторениями из исходной выборки.
7. Адаптивное сэмплирование: объекты выбираются с учетом важности каждого объекта для обучения модели.
8. Сэмплирование методом Монте-Карло: объекты выбираются с помощью статистических методов, например, с помощью случайных чисел.
9. Сэмплирование методом Марковской цепи: объекты выбираются с учетом вероятностей перехода из одного состояния в другое.
10. Сэмплирование методом генетического алгоритма: объекты выбираются с помощью эволюционных алгоритмов, имитирующих процесс естественного отбора.