В каких областях важно учитывать проблему дисбаланса классов данных?

Проблему дисбаланса классов данных важно учитывать в областях, где используются алгоритмы машинного обучения, в частности в задачах классификации. itstd-journal.ru vk.com

Некоторые области, в которых важно решать проблему дисбаланса:

• Обнаружение мошеннических операций. itstd-journal.ru Например, в банковских данных количество нормальных транзакций может быть гораздо больше, чем количество мошеннических. itstd-journal.ru Если не учитывать дисбаланс, модель будет смещаться в сторону более представленного класса и не сможет верно классифицировать объекты меньшего класса. itstd-journal.ru
• Обнаружение редких заболеваний. habr.com В некоторых областях сбор данных о классе-меньшинстве может быть затруднён. habr.com
• Работа с кредитными картами. habr.com Обычные транзакции будут составлять большую часть данных, в то время как мошеннические операции будут редкими. habr.com Если не бороться с дисбалансом, модель будет склонна к смещению в сторону более представленного класса и это может привести к плохим результатам в реальном мире. habr.com

Дисбаланс классов может возникать по разным причинам, например, из-за реального распределения классов, сложностей сбора данных или неправильной выборки. habr.com