Why is class imbalance considered a significant problem in machine learning?

Классный дисбаланс считается значительной проблемой в машинном обучении по нескольким причинам:

• Смещение в предсказаниях. bytegoblin.io toxigon.com Модели, обученные на несбалансированных наборах данных, часто достигают высокой точности, но в большинстве случаев предсказывают класс, который представлен чаще всего. bytegoblin.io
• Плохая производительность для меньшинства. bytegoblin.io www.blog.trainindata.com Критические сведения, связанные с меньшинством, могут быть потеряны, что приводит к неэффективному принятию решений, например в диагностике заболеваний или обнаружении мошенничества. bytegoblin.io
• Переобучение. bytegoblin.io Если не обрабатывать проблему должным образом, алгоритмы могут переобучиться классу, который представлен чаще всего. bytegoblin.io
• Ложные метрики. www.w3computing.com toxigon.com В несбалансированных наборах данных метрики производительности могут быть обманчивыми. www.w3computing.com Например, модель с высокой точностью может предсказывать только один класс, не учитывая другой. www.w3computing.com

Классный дисбаланс — распространённая проблема в различных областях, включая медицинскую диагностику, обнаружение мошенничества и классификацию изображений. bytegoblin.io