如何解决AutoML分类中的不平衡数据集？

Question

我计划使用AutoML对我的表格数据进行分类。但目标变量存在一定程度的不平衡。在运行我自己的模型时，我会向上采样、降样本或建立合成样本来解决不平衡。GCP上的AutoML是否有这样的可能性？如果没有，如何解决这类案件？自动ML表格数据分类

Answer 1

AutoML表是一种监督学习服务。这意味着您使用示例数据来训练机器学习模型。一般来说，你有越多的训练例子，你的结果就越好。所需的示例数据的数量也随着您试图解决的问题的复杂性而增加。见要使用的数据数量指南。

因此，关于数据集中的不平衡，解决这种情况的唯一方法是调整数据(添加或删除样本)，以获得最佳结果。

有关更多信息，您可以参考AutoML表指南。