В чем преимущества метода случайного удаления данных при коррекции дисбаланса классов?

Некоторые преимущества метода случайного удаления данных при коррекции дисбаланса классов:

• Устранение дисбаланса. postgraduate.tusur.ru Метод направлен на устранение дисбаланса по классам путём случайного исключения экземпляров класса большинства. postgraduate.tusur.ru
• Возможность использования оставшихся данных. www.ipo.spb.ru После вычета сбалансированного подмножества для локального обучения модели, оставшиеся данные могут быть использованы для локального тестирования модели. www.ipo.spb.ru
• Сокращение влияния случайных факторов. www.ipo.spb.ru Такой подход позволяет сократить влияние случайных факторов на работу нейронной сети, что важно при инициализации весовых коэффициентов и формировании обучающей выборки. www.ipo.spb.ru
• Увеличение количества используемых при обучении данных. www.ipo.spb.ru Это может быть особенно важно, когда количество данных ограничено. www.ipo.spb.ru

Однако у метода есть и недостаток: он теряет информацию о данных класса большинства. postgraduate.tusur.ru