В машинном обучении несбалансированный набор данных — это тот, в котором количество выборок в каждом классе не равно. Например, если в наборе данных есть два класса, и один класс имеет 95 % выборок, а другой класс — только 5 %, то набор данных несбалансирован. С другой стороны, сбалансированный набор данных — это набор, в котором количество выборок в каждом классе примерно равно. Сбалансированные наборы данных желательны, потому что они могут предотвратить смещение моделей машинного..

В области машинного обучения работа с несбалансированными наборами данных может представлять серьезную проблему. Несбалансированные данные возникают, когда распределение классов в наборе данных неравномерно, при этом один класс доминирует над другими. Это может привести к предвзятым моделям, которые плохо работают с классом меньшинства. В этой статье мы рассмотрим, как обращаться с несбалансированными данными, используя набор данных Road Accidents UK и пакет несбалансированного обучения..

Поиск наилучшей стратегии выборки с использованием конвейеров и настройки гиперпараметров Одним из основных шагов в решении проблем с несбалансированным машинным обучением является повторная выборка данных. Мы можем либо недооценивать класс большинства, либо передискретизировать класс меньшинства. Однако возникает вопрос, который необходимо решить: до какого числа мы должны сократить класс большинства и/или увеличить класс меньшинства? Простой, но трудоемкий метод состоит в том,..

Большинство алгоритмов машинного обучения предназначены для работы с одинаковой долей наблюдений для каждого класса, когда мы сталкиваемся с проблемой классификации. Из-за этого, когда есть класс с гораздо меньшим количеством наблюдений, чем у большинства (несбалансированные наборы данных), алгоритм игнорирует этот класс, снижая его производительность и возможности приложений. Чтобы улучшить его, одним из решений является использование алгоритмов выборки данных. Методы выборки данных..

Недостаточная выборка относится к группе методов, предназначенных для балансировки распределения классов для набора данных классификации с асимметричным распределением классов. Несбалансированное распределение классов будет иметь один или несколько классов с небольшим количеством примеров (классы меньшинства) и один или несколько классов с большим количеством примеров (большинство). Это лучше всего понять в контексте задачи бинарной (двухклассовой) классификации, где класс 0 — это класс..