Как Oversampling влияет на обучение моделей машинного обучения?

Oversampling помогает улучшить обучение моделей машинного обучения, особенно при работе с несбалансированными наборами данных, где один класс значительно менее представлен, чем другой. mljourney.com www.blog.trainindata.com

Некоторые преимущества Oversampling:

• Повышение производительности модели. www.geeksforgeeks.org Модель лучше выявляет закономерности в данных из менее представленных классов. www.geeksforgeeks.org
• Устойчивость моделей. www.geeksforgeeks.org Они становятся более надёжными, особенно при работе с несбалансированными наборами данных. www.geeksforgeeks.org
• Снижение риска потери информации. www.geeksforgeeks.org Oversampling помогает предотвратить потерю потенциально важных данных. www.geeksforgeeks.org

Однако у Oversampling есть и недостатки, среди которых:

• Увеличение сложности. www.geeksforgeeks.org Когда растёт объём данных, увеличиваются и требования к вычислительным ресурсам. www.geeksforgeeks.org
• Возможное переобучение. paperswithbacktest.com www.blog.trainindata.com Модель может стать слишком сосредоточенной на уже изученных примерах и плохо обучаться новым. paperswithbacktest.com
• Чувствительность алгоритмов. www.geeksforgeeks.org Некоторые алгоритмы могут быть чувствительны к повторяющимся событиям. www.geeksforgeeks.org

Выбор между Oversampling и другими методами обучения моделей машинного обучения зависит от конкретной задачи, объёма данных и их характеристик. habr.com