Как метод SMOTE помогает бороться с дисбалансом классов при классификации данных?

Метод SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) помогает бороться с дисбалансом классов при классификации данных, увеличивая количество примеров миноритарного класса. nuancesprog.ru

В основе алгоритма лежит идея генерации искусственных наблюдений, которые были бы «похожи» на наблюдения, имеющиеся в миноритарном классе, но при этом не дублировали их. loginom.ru

Процесс работы SMOTE: www.geeksforgeeks.org

1. Определение второстепенного класса. www.geeksforgeeks.org SMOTE работает с наборами данных, в которых один или несколько классов значительно недопредставлены по сравнению с другими. www.geeksforgeeks.org
2. Выбор ближайшего соседа. www.geeksforgeeks.org Для каждого экземпляра класса minority SMOTE определяет k ближайших соседей в пространстве объектов. www.geeksforgeeks.org Количество ближайших соседей (k) — параметр, заданный пользователем. www.geeksforgeeks.org
3. Генерация синтетической выборки. www.geeksforgeeks.org Для каждого экземпляра неосновного класса SMOTE случайным образом выбирает одного из k ближайших соседей. www.geeksforgeeks.org Затем он генерирует синтетические выборки вдоль отрезка линии, соединяющего экземпляр неосновного класса и выбранного ближайшего соседа в пространстве объектов. www.geeksforgeeks.org
4. Контролируемая передискретизация. www.geeksforgeeks.org Величина передискретизации регулируется параметром, называемым коэффициентом передискретизации, который определяет желаемое соотношение синтетических выборок к реальным выборкам меньшего класса. www.geeksforgeeks.org
5. Повторение для всех экземпляров класса minority. www.geeksforgeeks.org Шаги 2–4 повторяются для всех экземпляров класса minority в наборе данных, генерируя синтетические выборки для расширения класса minority. www.geeksforgeeks.org
6. Создание сбалансированного набора данных. www.geeksforgeeks.org После создания синтетических выборок для класса minority результирующий набор данных становится более сбалансированным с более справедливым распределением экземпляров по классам. www.geeksforgeeks.org

SMOTE помогает сбалансировать данные, что улучшает усвоение модели машинного обучения. www.geeksforgeeks.org Однако важно тщательно проанализировать проблему перед применением метода, поскольку иногда это может привести к компромиссам. www.geeksforgeeks.org