{
  "id": 585863,
  "title": "Các kĩ thuật xử lí imbalance data",
  "url": "/competitions/fds-summer-challenge-2025-weather-prediction/discussion/585863",
  "author_name": "ThanhLamDev",
  "post_date": "2025-06-23T16:37:14.048000",
  "votes": 8,
  "comment_count": 8,
  "views": 0,
  "content": "<p><strong>Under-sampling</strong><br>\nGiảm số lượng mẫu của lớp đa số để cân bằng với lớp thiểu số. Các phương pháp bao gồm:</p>\n<p>Random Under-sampling: Lấy ngẫu nhiên một số mẫu từ lớp đa số</p>\n<p>Tomek Links: Loại bỏ các điểm dữ liệu gần biên giới giữa các lớp</p>\n<p>Edited Nearest Neighbours (ENN): Loại bỏ các mẫu có nhãn khác với đa số trong k-nearest neighbors</p>\n<p><strong><em>Ưu điểm: Tạo ra dataset cân bằng, giảm thời gian training</em></strong><br>\n<strong><em>Nhược điểm: Có thể mất thông tin quan trọng từ lớp đa số</em></strong></p>\n<p><strong>Over-sampling</strong><br>\nTăng số lượng mẫu của lớp thiểu số:</p>\n<p>Random Over-sampling: Nhân bản ngẫu nhiên các mẫu từ lớp thiểu số</p>\n<p>SMOTE (Synthetic Minority Over-Sampling Technique): Tạo ra các mẫu tổng hợp dựa trên k-nearest neighbors</p>\n<p>Cluster-based Over-sampling: Tạo mẫu mới dựa trên các cluster</p>\n<p><strong><em>Ưu điểm: Không mất thông tin từ dataset gốc</em></strong><br>\n<strong><em>Nhược điểm: Có thể gây overfitting, tăng thời gian training</em></strong></p>\n<p>Thu thập thêm dữ liệu<br>\nĐây là giải pháp căn bản nhất - tìm cách thu thập thêm dữ liệu, đặc biệt là cho lớp thiểu số. Mặc dù nghe có vẻ đơn giản, nhưng đây thường là phương pháp hiệu quả nhất nếu khả thi</p>",
  "messages": [
    {
      "id": 3230950,
      "postDate": "2025-06-23T16:37:14.050Z",
      "content": "<p><strong>Under-sampling</strong><br>\nGiảm số lượng mẫu của lớp đa số để cân bằng với lớp thiểu số. Các phương pháp bao gồm:</p>\n<p>Random Under-sampling: Lấy ngẫu nhiên một số mẫu từ lớp đa số</p>\n<p>Tomek Links: Loại bỏ các điểm dữ liệu gần biên giới giữa các lớp</p>\n<p>Edited Nearest Neighbours (ENN): Loại bỏ các mẫu có nhãn khác với đa số trong k-nearest neighbors</p>\n<p><strong><em>Ưu điểm: Tạo ra dataset cân bằng, giảm thời gian training</em></strong><br>\n<strong><em>Nhược điểm: Có thể mất thông tin quan trọng từ lớp đa số</em></strong></p>\n<p><strong>Over-sampling</strong><br>\nTăng số lượng mẫu của lớp thiểu số:</p>\n<p>Random Over-sampling: Nhân bản ngẫu nhiên các mẫu từ lớp thiểu số</p>\n<p>SMOTE (Synthetic Minority Over-Sampling Technique): Tạo ra các mẫu tổng hợp dựa trên k-nearest neighbors</p>\n<p>Cluster-based Over-sampling: Tạo mẫu mới dựa trên các cluster</p>\n<p><strong><em>Ưu điểm: Không mất thông tin từ dataset gốc</em></strong><br>\n<strong><em>Nhược điểm: Có thể gây overfitting, tăng thời gian training</em></strong></p>\n<p>Thu thập thêm dữ liệu<br>\nĐây là giải pháp căn bản nhất - tìm cách thu thập thêm dữ liệu, đặc biệt là cho lớp thiểu số. Mặc dù nghe có vẻ đơn giản, nhưng đây thường là phương pháp hiệu quả nhất nếu khả thi</p>",
      "rawMarkdown": "**Under-sampling**\nGiảm số lượng mẫu của lớp đa số để cân bằng với lớp thiểu số. Các phương pháp bao gồm:\n\nRandom Under-sampling: Lấy ngẫu nhiên một số mẫu từ lớp đa số\n\nTomek Links: Loại bỏ các điểm dữ liệu gần biên giới giữa các lớp\n\nEdited Nearest Neighbours (ENN): Loại bỏ các mẫu có nhãn khác với đa số trong k-nearest neighbors\n\n***Ưu điểm: Tạo ra dataset cân bằng, giảm thời gian training***\n***Nhược điểm: Có thể mất thông tin quan trọng từ lớp đa số***\n\n**Over-sampling**\nTăng số lượng mẫu của lớp thiểu số:\n\nRandom Over-sampling: Nhân bản ngẫu nhiên các mẫu từ lớp thiểu số\n\nSMOTE (Synthetic Minority Over-Sampling Technique): Tạo ra các mẫu tổng hợp dựa trên k-nearest neighbors\n\nCluster-based Over-sampling: Tạo mẫu mới dựa trên các cluster\n\n***Ưu điểm: Không mất thông tin từ dataset gốc***\n***Nhược điểm: Có thể gây overfitting, tăng thời gian training***\n\nThu thập thêm dữ liệu\nĐây là giải pháp căn bản nhất - tìm cách thu thập thêm dữ liệu, đặc biệt là cho lớp thiểu số. Mặc dù nghe có vẻ đơn giản, nhưng đây thường là phương pháp hiệu quả nhất nếu khả thi",
      "votes": 7
    },
    {
      "id": 3239844,
      "postDate": "2025-07-03T07:50:40.550Z",
      "content": "<p>Dữ liệu bài này lớn quá anh ơi, mà label 1 bằng ~~ 0.07% so với label 0</p>",
      "rawMarkdown": "Dữ liệu bài này lớn quá anh ơi, mà label 1 bằng ~~ 0.07% so với label 0",
      "votes": 3,
      "replies": [
        {
          "id": 3239848,
          "postDate": "2025-07-03T07:54:52.243Z",
          "content": "<p>Có thể drop ngẫu nhiên thử các row có label bằng 0</p>",
          "rawMarkdown": "Có thể drop ngẫu nhiên thử các row có label bằng 0"
        }
      ]
    },
    {
      "id": 3239863,
      "postDate": "2025-07-03T08:17:10.050Z",
      "content": "<p>Các bạn có thể tham khảo cách drop random các row có label là 0, tuy nhiên có một cách thông minh hơn là EDA sau đó chọn \"vùng\"  dữ liệu để loại bỏ.</p>",
      "rawMarkdown": "Các bạn có thể tham khảo cách drop random các row có label là 0, tuy nhiên có một cách thông minh hơn là EDA sau đó chọn \"vùng\"  dữ liệu để loại bỏ.",
      "votes": 4
    },
    {
      "id": 3240883,
      "postDate": "2025-07-04T10:10:29.657Z",
      "content": "<p>anh này nghệ</p>",
      "rawMarkdown": "anh này nghệ"
    },
    {
      "id": 3239869,
      "postDate": "2025-07-03T08:25:39.337Z",
      "content": "<p>Dữ liệu có sự mất cân đối rất lớn</p>",
      "rawMarkdown": "Dữ liệu có sự mất cân đối rất lớn"
    },
    {
      "id": 3232067,
      "postDate": "2025-06-25T10:31:32.297Z",
      "content": "<p>Nice, khả năng phải xử lí dữ liệu chứ cho vào train luôn thì lâu lắm.</p>",
      "rawMarkdown": "Nice, khả năng phải xử lí dữ liệu chứ cho vào train luôn thì lâu lắm.",
      "votes": 2,
      "isDeleted": true,
      "replies": [
        {
          "id": 3239856,
          "postDate": "2025-07-03T08:09:35.307Z",
          "content": "<p>Tôi đã chọn các row và col có mưa và các case cách xa các điểm mưa, giúp phân loại tốt hơn và giảm kích thước dữ liệu</p>",
          "rawMarkdown": "Tôi đã chọn các row và col có mưa và các case cách xa các điểm mưa, giúp phân loại tốt hơn và giảm kích thước dữ liệu",
          "replies": [
            {
              "id": 3239857,
              "postDate": "2025-07-03T08:10:19.107Z",
              "content": "<p>đó có thể là một cách, ngoài ra có thể tiến hành PCA để EDA</p>",
              "rawMarkdown": "đó có thể là một cách, ngoài ra có thể tiến hành PCA để EDA",
              "votes": 3
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ],
  "comments": [
    {
      "id": 3239844,
      "author_name": "maianhxinhnhat",
      "author_url": "",
      "post_date": "2025-07-03T07:50:40.550000",
      "content": "<p>Dữ liệu bài này lớn quá anh ơi, mà label 1 bằng ~~ 0.07% so với label 0</p>",
      "votes": 3,
      "replies": [
        {
          "id": 3239848,
          "author_name": "ádsawar",
          "author_url": "",
          "post_date": "2025-07-03T07:54:52.243000",
          "content": "<p>Có thể drop ngẫu nhiên thử các row có label bằng 0</p>",
          "votes": 0,
          "replies": []
        }
      ]
    },
    {
      "id": 3239863,
      "author_name": "ThanhLamDev",
      "author_url": "",
      "post_date": "2025-07-03T08:17:10.050000",
      "content": "<p>Các bạn có thể tham khảo cách drop random các row có label là 0, tuy nhiên có một cách thông minh hơn là EDA sau đó chọn \"vùng\"  dữ liệu để loại bỏ.</p>",
      "votes": 4,
      "replies": []
    },
    {
      "id": 3240883,
      "author_name": "vqminh",
      "author_url": "",
      "post_date": "2025-07-04T10:10:29.657000",
      "content": "<p>anh này nghệ</p>",
      "votes": 0,
      "replies": []
    },
    {
      "id": 3239869,
      "author_name": "vewqdsasd",
      "author_url": "",
      "post_date": "2025-07-03T08:25:39.337000",
      "content": "<p>Dữ liệu có sự mất cân đối rất lớn</p>",
      "votes": 0,
      "replies": []
    },
    {
      "id": 3232067,
      "author_name": "",
      "author_url": "",
      "post_date": "2025-06-25T10:31:32.297000",
      "content": "<p>Nice, khả năng phải xử lí dữ liệu chứ cho vào train luôn thì lâu lắm.</p>",
      "votes": 2,
      "replies": [
        {
          "id": 3239856,
          "author_name": "ádsawar",
          "author_url": "",
          "post_date": "2025-07-03T08:09:35.307000",
          "content": "<p>Tôi đã chọn các row và col có mưa và các case cách xa các điểm mưa, giúp phân loại tốt hơn và giảm kích thước dữ liệu</p>",
          "votes": 0,
          "replies": [
            {
              "id": 3239857,
              "author_name": "ThanhLamDev",
              "author_url": "",
              "post_date": "2025-07-03T08:10:19.107000",
              "content": "<p>đó có thể là một cách, ngoài ra có thể tiến hành PCA để EDA</p>",
              "votes": 3,
              "replies": []
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ],
  "raw_markdown_by_id": {
    "3230950": "**Under-sampling**\nGiảm số lượng mẫu của lớp đa số để cân bằng với lớp thiểu số. Các phương pháp bao gồm:\n\nRandom Under-sampling: Lấy ngẫu nhiên một số mẫu từ lớp đa số\n\nTomek Links: Loại bỏ các điểm dữ liệu gần biên giới giữa các lớp\n\nEdited Nearest Neighbours (ENN): Loại bỏ các mẫu có nhãn khác với đa số trong k-nearest neighbors\n\n***Ưu điểm: Tạo ra dataset cân bằng, giảm thời gian training***\n***Nhược điểm: Có thể mất thông tin quan trọng từ lớp đa số***\n\n**Over-sampling**\nTăng số lượng mẫu của lớp thiểu số:\n\nRandom Over-sampling: Nhân bản ngẫu nhiên các mẫu từ lớp thiểu số\n\nSMOTE (Synthetic Minority Over-Sampling Technique): Tạo ra các mẫu tổng hợp dựa trên k-nearest neighbors\n\nCluster-based Over-sampling: Tạo mẫu mới dựa trên các cluster\n\n***Ưu điểm: Không mất thông tin từ dataset gốc***\n***Nhược điểm: Có thể gây overfitting, tăng thời gian training***\n\nThu thập thêm dữ liệu\nĐây là giải pháp căn bản nhất - tìm cách thu thập thêm dữ liệu, đặc biệt là cho lớp thiểu số. Mặc dù nghe có vẻ đơn giản, nhưng đây thường là phương pháp hiệu quả nhất nếu khả thi",
    "3239844": "Dữ liệu bài này lớn quá anh ơi, mà label 1 bằng ~~ 0.07% so với label 0",
    "3239863": "Các bạn có thể tham khảo cách drop random các row có label là 0, tuy nhiên có một cách thông minh hơn là EDA sau đó chọn \"vùng\"  dữ liệu để loại bỏ.",
    "3240883": "anh này nghệ",
    "3239869": "Dữ liệu có sự mất cân đối rất lớn",
    "3232067": "Nice, khả năng phải xử lí dữ liệu chứ cho vào train luôn thì lâu lắm."
  }
}