Undersampling
Verificato
Aggiornato il 10/09/2026
Significato di «Undersampling»
Tecnica di bilanciamento per dataset sbilanciati che riduce il numero di esempi della classe maggioritaria, eliminandoli casualmente o con criteri mirati come Tomek links, fino ad avvicinarsi alla numerosità della classe minoritaria. È rapida e alleggerisce l'addestramento, ma rischia di scartare informazione utile.
Fonti: Wikipedia EN (Oversampling and undersampling in data analysis); imbalanced-learn docs · Verificato il 2026-09-10
Domande frequenti su Undersampling
Cosa significa «Undersampling»?
Tecnica di bilanciamento per dataset sbilanciati che riduce il numero di esempi della classe maggioritaria, eliminandoli casualmente o con criteri mirati come Tomek links, fino ad avvicinarsi alla numerosità della classe minoritaria. È rapida e alleggerisce l'addestramento, ma rischia di scartare informazione utile.
A quale glossario appartiene «Undersampling»?
«Undersampling» fa parte del glossario Machine Learning, nella categoria Intelligenza Artificiale di Glossario Italiano.