В машинном обучении одной из самых больших проблем является работа с несбалансированными данными. Это ситуация, когда распределение классов в наборе данных не сбалансировано, а это означает, что экземпляров одного класса значительно больше, чем другого (других). Несбалансированные данные могут привести к необъективным моделям, и эту проблему необходимо решить, чтобы обеспечить точность и надежность моделей машинного обучения.

Что такое несбалансированные данные?

Несбалансированные данные относятся к ситуации, когда количество примеров в каждом классе набора данных не равно. Например, если у нас есть набор данных из 1000 примеров, где 90% примеров относятся к классу A и только 10% относятся к классу B, у нас несбалансированный набор данных. Класс с большинством экземпляров называется классом большинства, а класс с меньшинством экземпляров называется классом меньшинства.

Почему несбалансированные данные являются проблемой?

Несбалансированные данные могут привести к необъективным моделям. Когда у нас есть несбалансированный набор данных, алгоритмы машинного обучения могут научиться отдавать предпочтение классу большинства и игнорировать класс меньшинства. Это связано с тем, что алгоритмы нацелены на оптимизацию общей точности, а в несбалансированном наборе данных класс большинства имеет более высокий вес, чем класс меньшинства. Это может привести к низкой производительности в классе меньшинства, что может быть особенно проблематично в приложениях, где класс меньшинства имеет большее значение, например, для обнаружения мошенничества или медицинской диагностики.

Стратегии работы с несбалансированными данными

Существует несколько стратегий, которые можно использовать для устранения несбалансированных данных в машинном обучении. Вот три распространенные стратегии:

  1. Повторная выборка. Повторная выборка включает либо избыточную выборку класса меньшинства, либо недостаточную выборку класса большинства. Передискретизация включает в себя дублирование экземпляров класса меньшинства для балансировки набора данных, в то время как недостаточная выборка включает удаление экземпляров класса большинства. Однако оба подхода имеют свои ограничения и могут привести к переобучению или потере важных данных.
  2. Взвешивание классов. Другой подход заключается в присвоении более высоких весов классу меньшинства во время обучения модели. Это дает модели больше стимулов для правильной классификации экземпляров из класса меньшинства и может повысить общую производительность.
  3. Обучение с учетом затрат. Этот подход включает в себя изменение функции стоимости алгоритма машинного обучения для учета дисбаланса в наборе данных. Назначая разные затраты на неправильную классификацию разных классов, модель стимулирует правильно классифицировать экземпляры из класса меньшинства.

Заключение

В заключение, несбалансированные данные являются распространенной проблемой в машинном обучении, которая может привести к необъективным моделям. Важно решить эту проблему, чтобы обеспечить точность и надежность моделей машинного обучения. Повторная выборка, взвешивание классов и обучение с учетом затрат — вот некоторые из распространенных стратегий, которые можно использовать для обработки несбалансированных данных. Выбрав подходящую стратегию, мы можем гарантировать, что наши модели машинного обучения смогут хорошо работать с несбалансированными наборами данных и точно классифицировать экземпляры из всех классов.