Как SMOTE помогает в работе с несбалансированными данными?

SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) помогает в работе с несбалансированными данными, создавая синтетические выборки для класса меньшинства. fineproxy.org Это позволяет сбалансировать распределение классов и повысить производительность моделей машинного обучения. fineproxy.org

Некоторые преимущества использования SMOTE:

• Улучшение способности модели к обобщению. fineproxy.org SMOTE уменьшает смещение в сторону большинства классов и повышает эффективность классификации. fineproxy.org
• Снижение стоимости ошибок. fineproxy.org SMOTE может повысить точность и уменьшить смещение классификаторов. fineproxy.org
• Помощь в распознавании редких случаев. habr.com datascience.eu SMOTE создаёт новые примеры, которые помогают модели лучше понять и обобщить характеристики минорных классов. habr.com

SMOTE особенно полезен, когда имеется много образцов класса большинства, но недостаточно образцов класса меньшинства. fineproxy.org