Как можно справиться с проблемой несбалансированных классов при анализе данных?

Для решения проблемы несбалансированных классов при анализе данных можно использовать разные методы, например:

• Увеличение и уменьшение выборки. 5 Первый метод предполагает добавление дополнительных примеров класса-меньшинства, чтобы сделать его более представительным. 5 Второй метод заключается в удалении примеров из класса-большинства до достижения баланса. 5
• Генерация синтетических данных. 5 Например, метод SMOTE создаёт новые примеры класса-меньшинства на основе близлежащих соседей. 5 Этот подход помогает сделать распределение классов более равномерным, сохраняя структуру данных. 5
• Взвешивание классов. 2 Позволяет обучать модель с учётом значимости каждого класса. 2 Однако этот метод может привести к переобучению модели, если веса классов заданы неправильно. 2
• Модификация функции потерь. 2 Функция потерь отвечает за оценку ошибки алгоритма и определяет, как модель должна обновлять свои параметры. 2 При дисбалансе классов модификация функции потерь может повысить важность класса меньшинства. 2
• Использование ансамблевых методов. 2 Такие методы могут эффективно учитывать дисбаланс классов, объединяя несколько моделей в одну. 2 Например, метод случайного леса (Random Forest) может обучаться на сбалансированных подвыборках каждого класса и комбинировать результаты. 2
• Настройка порога классификации. 3 Это важно при работе с несбалансированными наборами данных, где пороговое значение по умолчанию, равное 0,5, может оказаться неэффективным. 3

Выбор подхода зависит от специфики задачи, выбранных модели и метрики, особенностей датасета. 4 Рекомендуется экспериментировать с различными методами и оценивать их производительность и компромиссы с использованием соответствующих показателей. 3