NesPrInDT：PrInDT 中的嵌套欠采样
应用统计
2021-08-31 v2
摘要
本文中，我们将之前的 PrInDT 方法（Weihs, Buschfeld 2021）扩展为对其中一个预测变量进行额外的欠采样。这有助于我们处理多个不平衡数据集，即不仅在类变量上不平衡、而且在某个预测变量上也不平衡的数据集。除该方法优势外，我们的研究揭示：完整数据集中的平衡准确率可能远低于预测变量欠采样子集中的平衡准确率。我们讨论了该问题的潜在原因，并得出了针对语言学研究的方法论结论。
引用
@article{arxiv.2103.14931,
title = {NesPrInDT: Nested undersampling in PrInDT},
author = {Claus Weihs and Sarah Buschfeld},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.14931},
year = {2021}
}
备注
12 pages, 3 figures