where N— and N+ are the number of e

where N— and N+ are the number of examples belonging to the majority and minority classes, respectively. Thus, a dataset is imbalanced when IR > 1.
A large number of approaches have been previously proposed to deal with the class imbalance problem. These approaches can be mainly categorized in two groups [3]

Kết quả (Việt) 1:

nơi N — và N + số lượng các ví dụ thuộc đa và các lớp học của dân tộc thiểu số, tương ứng. Vì vậy, một tập dữ liệu là mất cân bằng khi IR > 1.Một số lớn các phương pháp đã được đề xuất trước đó để đối phó với vấn đề mất cân bằng của lớp. Những cách tiếp cận có thể được phân loại chủ yếu trong hai nhóm [3]

Kết quả (Việt) 2:

nơi N và N + là số lượng các ví dụ thuộc lớp đa số và thiểu số, tương ứng. Do đó, một bộ dữ liệu không cân đối khi IR> 1.
Một số lượng lớn các phương pháp đã được đề xuất trước đây để đối phó với vấn đề mất cân bằng lớp. Những cách tiếp cận có thể được chủ yếu được phân loại thành hai nhóm [3]