Управление дисбалансом классов

Все темы Data Scientist

Что делать, если в данных есть дисбаланс классов?

Если в данных присутствует дисбаланс классов, можно применить следующие подходы:

1. Использование весов классов: Некоторые модели, такие как логистическая регрессия и случайный лес, позволяют задать веса для классов, учитывая их дисбаланс. Это позволяет модели уделять больше внимания редким классам.

2. Undersampling: Уменьшение размера преобладающего класса путем случайного удаления некоторых его экземпляров до уровня меньшего класса.

3. Oversampling: Увеличение размера редкого класса путем добавления дополнительных экземпляров или создания синтетических данных.

4. Генерация синтетических данных: Использование алгоритмов генерации синтетических данных, таких как SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique), для увеличения размера редкого класса.