Некоторые методы борьбы с дисбалансом данных в задачах машинного обучения:

• Взвешивание классов. 5 Каждому классу присваивают разные веса в зависимости от его доли в данных. 5 Это позволяет модели лучше справляться с классом-меньшинством. 5
• Увеличение (oversampling) и уменьшение (undersampling) выборки. 5 Эти методы направлены на достижение баланса между классами путём изменения количества примеров в каждом классе. 5
• Синтетическая генерация данных. 2 Создаются синтетические объекты меньшего класса, чтобы сбалансировать набор данных. 2 Пример такого метода — SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique). 2
• Кост-чувствительные методы. 2 Алгоритмы машинного обучения модифицируют, чтобы учитывать разные затраты на ошибки классификации для разных классов. 2 Модель стремится минимизировать общие затраты, а не просто число ошибок. 2
• Ансамблевые методы. 2 Такие методы, как бэггинг, бустинг или стекинг, комбинируют предсказания нескольких базовых моделей, что улучшает их обобщающую способность. 2
• Использование пороговой вероятности. 1 Многие алгоритмы машинного обучения возвращают вероятности принадлежности к классам, а не просто метки классов. 1 Порог можно изменить так, чтобы повысить точность в классе меньшинства. 1

Универсального решения для проблемы несбалансированных данных нет. 2 Выбор подхода зависит от конкретной задачи и характеристик данных. 2 В некоторых случаях комбинация различных методов может привести к лучшим результатам. 2