Noeud SMOTE
Le noeud SMOTE (Minority Over-sampling Technique) fournit un algorithme de suréchantillonnage qui traite les jeux de données déséquilibrés. Il fournit également une méthode avancée d'équilibrage des données. Le noeud SMOTE de watsonx.ai est mis en oeuvre dans Python et nécessite la bibliothèque imbalanced-learn© Python .
Pour plus d'informations sur la bibliothèque d'apprentissage déséquilibrée, voir Documentation d'apprentissage déséquilibrée1.
L'onglet Modeling sur la palette de noeuds contient le noeud SMOTE et d'autres noeuds Python.
1Lemaître, Nogueira, Aridas. "Imbalanced-learn: A Python Toolbox to Tackle the Curse of Imbalanced Datasets in Machine Learning." Journal de recherche sur l'apprentissage automatique, vol. 18, non. 17, 2017, pp. 1-5. (http://jmlr.org/papers/v18/16-365.html)