Можно ли подгруппировать задачу классификации в млр, сохранив соотношение положительных / отрицательных классов? - PullRequest
0 голосов
/ 30 ноября 2018

Чтобы выполнить небольшие тесты для большой задачи классификации машинного обучения в mlr, я хотел бы сначала создать небольшие задачи, которые поддерживают положительное / отрицательное соотношение исходной задачи.

В настоящее время я делаю это вручную с помощью функции subsetTask, устанавливающей аргумент subset для фиксированного индекса вектора, который сохраняет соотношение классов.

Есть ли способ сделать это внутренне?что-то вроде «Возьми 75% этой задачи, сохранив соотношение классов».Может быть, использовать экземпляр повторной выборки?

Спасибо!

1 Ответ

0 голосов
/ 30 ноября 2018

Функция downsample(my_task, perc=0.05, stratify=TRUE) должна соответствовать тому, что вы ищете:

https://mlr.mlr -org.com / reference / downsample.html

НастройкаАргумент stratify в TRUE (по умолчанию FALSE) сохраняет отношения классов исходных данных.

Помогает ли это?

...