⚖️ Laboratorium niezbalansowanych danych
Przechyl zbiór danych w stronę jednej klasy i zobacz, jak dokładność klasyfikatora pozostaje wysoka, mimo że po cichu pomija niemal każdy przypadek klasy mniejszościowej — a następnie napraw to za pomocą ważenia klas lub nadpróbkowania.
AI i ML2DUmiarkowany60 FPS
⚙ Pod maską
Przechyl zbiór danych w stronę jednej klasy i zobacz, jak dokładność klasyfikatora pozostaje wysoka, mimo że po cichu pomija niemal każdy przypadek klasy mniejszościowej — a następnie napraw to za pomocą ważenia klas lub nadpróbkowania.
imbalanced-dataclassificationrecall-precision
2D · HTML5 Canvas 2D · cel 60 FPS · działa w całości po stronie klienta, bez instalacji