Cách Sử Dụng Từ “Oversampling”

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá từ “oversampling” – một thuật ngữ chỉ kỹ thuật lấy mẫu vượt mức trong khoa học dữ liệu, cùng các dạng liên quan. Bài viết cung cấp 20 ví dụ sử dụng chính xác về ngữ pháp và có nghĩa, cùng hướng dẫn chi tiết về ý nghĩa, cách dùng, bảng biến đổi từ vựng, và các lưu ý quan trọng.

Phần 1: Hướng dẫn sử dụng “oversampling” và các lưu ý

1. Ý nghĩa cơ bản của “oversampling”

“Oversampling” có các vai trò:

• Danh từ: Việc lấy mẫu vượt mức, kỹ thuật tăng số lượng mẫu trong một lớp thiểu số để cải thiện hiệu suất mô hình.
• Động từ (oversample): Thực hiện việc lấy mẫu vượt mức.

Ví dụ:

• Danh từ: Oversampling techniques. (Các kỹ thuật lấy mẫu vượt mức.)
• Động từ: We oversample the minority class. (Chúng ta lấy mẫu vượt mức lớp thiểu số.)

2. Cách sử dụng “oversampling”

a. Là danh từ

1. Oversampling + danh từ
   Ví dụ: Oversampling methods. (Các phương pháp lấy mẫu vượt mức.)
2. The + oversampling + of + danh từ
   Ví dụ: The oversampling of the minority class. (Việc lấy mẫu vượt mức của lớp thiểu số.)

b. Là động từ (oversample)

1. Oversample + danh từ
   Ví dụ: Oversample the data. (Lấy mẫu vượt mức dữ liệu.)

c. Biến thể và cách dùng trong câu

Dạng từ	Từ	Ý nghĩa / Cách dùng	Ví dụ
Danh từ	oversampling	Việc lấy mẫu vượt mức	Oversampling techniques are effective. (Các kỹ thuật lấy mẫu vượt mức rất hiệu quả.)
Động từ	oversample	Lấy mẫu vượt mức	We oversample the positive examples. (Chúng ta lấy mẫu vượt mức các ví dụ dương tính.)

3. Một số cụm từ thông dụng với “oversampling”

• SMOTE oversampling: Kỹ thuật lấy mẫu vượt mức SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique).
  Ví dụ: SMOTE oversampling can improve model performance. (Lấy mẫu vượt mức SMOTE có thể cải thiện hiệu suất mô hình.)
• Random oversampling: Lấy mẫu vượt mức ngẫu nhiên.
  Ví dụ: Random oversampling is a simple technique. (Lấy mẫu vượt mức ngẫu nhiên là một kỹ thuật đơn giản.)
• Oversampling ratio: Tỷ lệ lấy mẫu vượt mức.
  Ví dụ: The oversampling ratio should be carefully chosen. (Tỷ lệ lấy mẫu vượt mức nên được lựa chọn cẩn thận.)

4. Lưu ý khi sử dụng “oversampling”

a. Ngữ cảnh phù hợp

• Danh từ: Mô tả kỹ thuật, phương pháp.
  Ví dụ: Oversampling in imbalanced datasets. (Lấy mẫu vượt mức trong các tập dữ liệu không cân bằng.)
• Động từ: Hành động thực hiện.
  Ví dụ: Oversample to balance the classes. (Lấy mẫu vượt mức để cân bằng các lớp.)

b. Phân biệt với từ liên quan

• “Oversampling” vs “undersampling”:
  – “Oversampling”: Tăng số lượng mẫu của lớp thiểu số.
  – “Undersampling”: Giảm số lượng mẫu của lớp đa số.
  Ví dụ: Use oversampling to increase minority class. (Sử dụng lấy mẫu vượt mức để tăng lớp thiểu số.) / Use undersampling to decrease majority class. (Sử dụng lấy mẫu dưới mức để giảm lớp đa số.)

5. Những lỗi cần tránh

1. Không xác định rõ lớp cần oversampling:
   – Sai: *We apply oversampling.*
   – Đúng: We apply oversampling to the minority class. (Chúng ta áp dụng lấy mẫu vượt mức cho lớp thiểu số.)
2. Oversampling quá mức:
   – Nên: Kiểm tra tỷ lệ oversampling phù hợp để tránh overfitting.
   Ví dụ: Avoid oversampling excessively. (Tránh lấy mẫu vượt mức quá mức.)

6. Mẹo để ghi nhớ và sử dụng hiệu quả

• Hình dung: “Oversampling” như “làm tăng số lượng”.
• Thực hành: “SMOTE oversampling”, “oversample the data”.
• Liên hệ: Với các kỹ thuật xử lý dữ liệu không cân bằng khác.

Phần 2: Ví dụ sử dụng “oversampling” và các dạng liên quan

Ví dụ minh họa

1. We use oversampling to address class imbalance in the dataset. (Chúng tôi sử dụng lấy mẫu vượt mức để giải quyết sự mất cân bằng lớp trong tập dữ liệu.)
2. Oversampling techniques can improve the performance of machine learning models. (Các kỹ thuật lấy mẫu vượt mức có thể cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy.)
3. The oversampling method increased the number of minority class instances. (Phương pháp lấy mẫu vượt mức đã tăng số lượng các thể hiện của lớp thiểu số.)
4. We oversample the data to balance the class distribution. (Chúng tôi lấy mẫu vượt mức dữ liệu để cân bằng phân phối lớp.)
5. SMOTE is a popular oversampling technique. (SMOTE là một kỹ thuật lấy mẫu vượt mức phổ biến.)
6. The effect of oversampling on the model’s precision was significant. (Ảnh hưởng của việc lấy mẫu vượt mức đến độ chính xác của mô hình là đáng kể.)
7. Implementing oversampling helped in detecting fraudulent transactions. (Việc triển khai lấy mẫu vượt mức đã giúp phát hiện các giao dịch gian lận.)
8. We evaluated different oversampling strategies to find the best one. (Chúng tôi đã đánh giá các chiến lược lấy mẫu vượt mức khác nhau để tìm ra chiến lược tốt nhất.)
9. The oversampling ratio was set to 1:1 to achieve a balanced dataset. (Tỷ lệ lấy mẫu vượt mức được đặt thành 1:1 để đạt được một tập dữ liệu cân bằng.)
10. After oversampling, the model’s recall improved significantly. (Sau khi lấy mẫu vượt mức, khả năng thu hồi của mô hình đã được cải thiện đáng kể.)
11. The code includes a function to oversample the data using SMOTE. (Mã bao gồm một hàm để lấy mẫu vượt mức dữ liệu bằng SMOTE.)
12. Oversampling can help prevent the model from being biased towards the majority class. (Lấy mẫu vượt mức có thể giúp ngăn mô hình bị thiên vị về phía lớp đa số.)
13. We are experimenting with different oversampling parameters. (Chúng tôi đang thử nghiệm với các tham số lấy mẫu vượt mức khác nhau.)
14. The success of oversampling depends on the specific dataset. (Sự thành công của việc lấy mẫu vượt mức phụ thuộc vào tập dữ liệu cụ thể.)
15. Oversampling is a crucial step in handling imbalanced datasets. (Lấy mẫu vượt mức là một bước quan trọng trong việc xử lý các tập dữ liệu không cân bằng.)
16. We compared the performance of the model with and without oversampling. (Chúng tôi đã so sánh hiệu suất của mô hình có và không có lấy mẫu vượt mức.)
17. The oversampling technique effectively mitigated the class imbalance problem. (Kỹ thuật lấy mẫu vượt mức đã giảm thiểu hiệu quả vấn đề mất cân bằng lớp.)
18. The team decided to oversample the minority class to improve the model’s sensitivity. (Nhóm quyết định lấy mẫu vượt mức lớp thiểu số để cải thiện độ nhạy của mô hình.)
19. Random oversampling was chosen for its simplicity and ease of implementation. (Lấy mẫu vượt mức ngẫu nhiên được chọn vì tính đơn giản và dễ triển khai của nó.)
20. The analyst used oversampling to enhance the model’s ability to predict rare events. (Nhà phân tích đã sử dụng lấy mẫu vượt mức để nâng cao khả năng dự đoán các sự kiện hiếm gặp của mô hình.)