Machine Learning with Imbalanced Data -Part 4 (Undersampling, Clustering-Based Prototype Generation)
7:48
YouTubeDr. Data Science
Machine Learning with Imbalanced Data -Part 4 (Undersampling, Clustering-Based Prototype Generation)
In this video, we discuss under-sampling techniques for learning from imbalanced data sets, including random sampling and clustering-based prototype generation. We also see how to implement these techniques using NumPy, Scikit-learn, and Imbalanced-learn in Python. We notice that the prototype generation technique achieves the highest recall ...
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