Impact of random oversampling and random undersampling on the performance of prediction models developed using observational health data

Background There is currently no consensus on the impact of class imbalance methods on the performance of clinical prediction models. We aimed to empirically investigate the impact of random oversampling and random undersampling, two commonly used class imbalance methods, on the internal and externa...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Journal of big data Jg. 11; H. 1; S. 7 - 17
Hauptverfasser: Yang, Cynthia, Fridgeirsson, Egill A., Kors, Jan A., Reps, Jenna M., Rijnbeek, Peter R.
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Cham Springer International Publishing 01.12.2024
Springer Nature B.V
SpringerOpen
Schlagworte:
ISSN:2196-1115, 2196-1115
Online-Zugang:Volltext
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