Некоторые преимущества ансамблевых методов при работе с несбалансированными данными:

• Улучшенная производительность. 1 Ансамблевые методы повышают точность модели для миноритарного класса, фокусируются на сложных случаях. 1
• Повышенная устойчивость. 2 Усредняя прогнозы нескольких моделей, ансамбли менее чувствительны к особенностям или шуму в обучающих данных и специфическим слабостям отдельных моделей. 2
• Лучшее обобщение. 2 Ансамблевые методы охватывают более широкий спектр паттернов и с меньшей вероятностью будут предвзято относиться к конкретным аспектам обучающего набора. 2
• Универсальность. 1 Ансамблевые методы совместимы с различными базовыми классификаторами и типами данных. 1
• Меньшая предвзятость. 1 Ансамблевые методы уменьшают предвзятость по отношению к классу большинства. 1

Важно отметить, что нет универсального решения для проблемы несбалансированных данных, и выбор подхода должен зависеть от конкретной задачи и характеристик данных. 3