Не совсем. Смысл балансировки выборок в том, чтобы при обучении классификатор не отдавал предпочтения одному из классов. Как видно на примере из статьи, без балансировки классификатор определял всех как класс 0, потому что это наиболее выгодная стратегия. На тестовой выборке баланс классов уже никак не влияет на классификатор. Он всё равно классифицирует поэлементно, не обращая внимание на то, сколько объектов каждого класса нужно обработать.
Балансировать тестовую выборку стоит в том случае, если объектов какого-то класса там мало в той мере, что точность начинает значительно меняться, если 1 из объектов неверно диагностирован. И это не столько вопрос балансировки, сколько вопрос наращивания обучающей выборки, для стабильной проверки точности классификации.
Автор, ваши результаты не совсем корректны. Метрика улучшилась скорее всего не из-за того, что выборка стала сбалансированной, а из-за того, что и в тестовой и в обучающей выборках присутствуют одни и теже элементы. Естественно, на них классификатор будет угадывать верно, за счёт чего растёт точность. Для чистоты эксперимента надо сначала делить выборки на тестовую и обучающую, а затем в обучающей делать балансировку.
Всё-таки это было осознание на уровне гипотез и метафизических предположений, а не на основе доказательной модели.
Рассмотрим аргументы из статьи
Лунное затмение: данный факт не подтверждает шарообразность Земли, он лишь говорит о том, что в проекции Земля является кругом. Она может быть шарообразной, цилиндрической, в форме диска и т.п.
Различное расположение звёзд: как уже было отмечено в комментарии выше, это не гарантирует шарообразную форму.
Т.е. осознание греками шарообразности Земли исходит из веры в то, что Космос так устроен. И странно, исходя из этих аргументов, утверждать, что греки всё знали, у них всё было доказано и т.п. Обычная убеждённость в то, как устроен мир и построение выводов, подтверждающих данную веру. И тем более странный укор на сегодняшнее время и на взгляды некоторых (не большинства) людей.
Не совсем. Смысл балансировки выборок в том, чтобы при обучении классификатор не отдавал предпочтения одному из классов. Как видно на примере из статьи, без балансировки классификатор определял всех как класс 0, потому что это наиболее выгодная стратегия. На тестовой выборке баланс классов уже никак не влияет на классификатор. Он всё равно классифицирует поэлементно, не обращая внимание на то, сколько объектов каждого класса нужно обработать.
Балансировать тестовую выборку стоит в том случае, если объектов какого-то класса там мало в той мере, что точность начинает значительно меняться, если 1 из объектов неверно диагностирован. И это не столько вопрос балансировки, сколько вопрос наращивания обучающей выборки, для стабильной проверки точности классификации.
Автор, ваши результаты не совсем корректны. Метрика улучшилась скорее всего не из-за того, что выборка стала сбалансированной, а из-за того, что и в тестовой и в обучающей выборках присутствуют одни и теже элементы. Естественно, на них классификатор будет угадывать верно, за счёт чего растёт точность. Для чистоты эксперимента надо сначала делить выборки на тестовую и обучающую, а затем в обучающей делать балансировку.
Рассмотрим аргументы из статьи
Т.е. осознание греками шарообразности Земли исходит из веры в то, что Космос так устроен. И странно, исходя из этих аргументов, утверждать, что греки всё знали, у них всё было доказано и т.п. Обычная убеждённость в то, как устроен мир и построение выводов, подтверждающих данную веру. И тем более странный укор на сегодняшнее время и на взгляды некоторых (не большинства) людей.