Что делать, если классы не сбалансированы? Что делать, если групп больше двух?

Если классы не сбалансированы, для решения проблемы можно использовать следующие методы:

• Увеличение выборки (oversampling). itstd-journal.ru habr.com Заключается в добавлении дополнительных примеров класса-меньшинства, чтобы сделать его более представительным. habr.com Это можно сделать путём дублирования существующих примеров, генерации синтетических данных или комбинирования этих методов. habr.com
• Уменьшение выборки (undersampling). habr.com {6-host} Заключается в выкидывании части данных. {6-host} Например, если два класса: первый — очень большой, второй — совсем маленький, то можно выкинуть большую часть объектов первого класса, чтобы размеры классов примерно сравнялись. {6-host}
• Модификация функции потерь. itstd-journal.ru Функция потерь отвечает за оценку ошибки алгоритма и определяет, как модель должна обновлять свои параметры. itstd-journal.ru При дисбалансе классов модификация функции потерь может повысить важность класса меньшинства. itstd-journal.ru Например, можно добавить штраф за ошибки в классификации класса меньшинства, чтобы минимизировать ошибки в этом классе. itstd-journal.ru
• Использование алгоритмов с учётом весов классов. itstd-journal.ru Некоторые алгоритмы машинного обучения позволяют задавать веса классам в соответствии с их долей в выборке. itstd-journal.ru Например, в методе опорных векторов (SVM) можно задать разные штрафы за ошибки в каждом классе. itstd-journal.ru
• Использование ансамблевых методов. itstd-journal.ru Ансамблевые методы могут эффективно учитывать дисбаланс классов, объединяя несколько моделей в одну. itstd-journal.ru Например, метод случайного леса (Random Forest) может обучаться на сбалансированных подвыборках каждого класса и комбинировать результаты. itstd-journal.ru
• Использование пороговой вероятности. itstd-journal.ru Многие алгоритмы машинного обучения возвращают вероятности принадлежности к классам, а не просто метки классов. itstd-journal.ru Можно задать пороговую вероятность для определения, какой класс выбрать. itstd-journal.ru При дисбалансе классов порог можно изменить так, чтобы повысить точность в классе меньшинства. itstd-journal.ru

Выбор метода зависит от конкретной задачи и доступных данных. itstd-journal.ru