Cosa significa "Pesi dei campioni"?

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I pesi dei campioni sono valori assegnati a singoli punti dati in un dataset, che indicano la loro importanza durante l'analisi o l'addestramento del modello. Quando si lavora con un dataset, non tutti i campioni contribuiscono allo stesso modo all'apprendimento. Alcuni possono avere più rilevanza perché rappresentano casi rari o hanno caratteristiche uniche.

Applicando i pesi ai campioni, i modelli possono prestare più attenzione a questi campioni importanti, assicurandosi che abbiano un impatto maggiore sui risultati. Per esempio, se un dataset ha un numero sbilanciato di categorie, i campioni della categoria meno comune possono ricevere pesi più alti. Questo aiuta il modello a imparare meglio e a fare previsioni più accurate.

In termini pratici, usare i pesi dei campioni può migliorare la capacità di un modello di funzionare bene in diverse situazioni o ambienti. Questo è particolarmente utile quando i dati cambiano nel tempo o quando il modello si imbatte in dati che non sono simili a quelli su cui è stato addestrato. Regolando i pesi in base all'importanza di ogni campione, i modelli possono ottenere prestazioni migliori e fornire risultati più affidabili.