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. habr.com Первый метод предполагает добавление дополнительных примеров класса-меньшинства, чтобы сделать его более представительным. habr.com Второй метод заключается в удалении примеров из класса-большинства до достижения баланса. habr.com
• Генерация синтетических данных. habr.com Например, метод SMOTE создаёт новые примеры класса-меньшинства на основе близлежащих соседей. habr.com Этот подход помогает сделать распределение классов более равномерным, сохраняя структуру данных. habr.com
• Взвешивание классов. itstd-journal.ru Позволяет обучать модель с учётом значимости каждого класса. itstd-journal.ru Однако этот метод может привести к переобучению модели, если веса классов заданы неправильно. itstd-journal.ru
• 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
• Использование ансамблевых методов. itstd-journal.ru Такие 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
• Настройка порога классификации. vk.com Это важно при работе с несбалансированными наборами данных, где пороговое значение по умолчанию, равное 0,5, может оказаться неэффективным. vk.com

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