Что можно сделать с задачей бинарной классификации, если классы несбалансированны?

Для решения задачи бинарной классификации при несбалансированности классов можно предпринять следующие шаги:

• Фиктивно увеличить выборку. yandex.ru Для этого нужно продублировать объекты. yandex.ru
• Использовать метрику, устойчивую к несбалансированности классов. yandex.ru Например, точность, полноту, долю ошибок первого или второго рода. yandex.ru
• Отмасштабировать данные (уменьшить размерность). yandex.ru В качестве метрики можно использовать ROC-AUC, так как она нечувствительна к дисбалансу классов. yandex.ru
• Настроить порог. vk.com itstd-journal.ru Многие алгоритмы машинного обучения возвращают вероятности принадлежности к классам, а не просто метки классов. itstd-journal.ru При дисбалансе классов порог можно изменить так, чтобы повысить точность в классе меньшинства. itstd-journal.ru
• Использовать ансамблевые методы. itstd-journal.ru Они могут эффективно учитывать дисбаланс классов, объединяя несколько моделей в одну. itstd-journal.ru Например, метод случайного леса может обучаться на сбалансированных подвыборках каждого класса и комбинировать результаты. itstd-journal.ru
• Разработать пользовательский классификатор. vk.com Это предполагает прямое включение мер, направленных на устранение дисбаланса классов, в архитектуру, параметры и гиперпараметры модели. vk.com

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