Какие существуют методы борьбы с дисбалансом данных в задачах машинного обучения?

Некоторые методы борьбы с дисбалансом данных в задачах машинного обучения:

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

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