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..