[英]How to tell if my data is unbalanced for a 4,000 class dataset
判断我的数据集是否不平衡（当有数千个类标签时）的最佳方法是什么？ 我有一个包含 4000 个不同类的数据集。 通常为了判断我的班级是否不平衡，我将其绘制成饼图。
由于我有这么多课程，绘制饼图并不能提供任何有意义的信息。
我正在做的另一种方法是找出哪些类构成我的数据的最高百分比，并将这些类与构成我的数据百分比最低的类进行比较。
我想知道是否还有其他更优雅的解决方案。
如何优化下面的代码以更快地运行，我的数据框的大小将近100,000个数据点
[英]How to optimize below code to run faster, size of my dataframe is almost 100,000 data points
如何在python中加载我自己的数据或在线数据集以训练CNN或自动编码器？
[英]how to load my own data or online dataset in python for training CNN or autoencoder?
有人可以告诉我如何解决此错误，在这里我正在使用tensorflow fashion_mnish数据集
[英]Can someone tell me how to fix this error , here I'm working with tensorflow fashion_mnish dataset
在不平衡样本场景中为每个类提取相同数量的样本
[英]extracting equal number of samples for each class in a unbalanced samples scenario
如何使用支持向量机使用二进制数据集调整我的预测？
[英]How to tune my prediction with binary dataset using Support Vector Machine?
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