Как вы работали бы с несбалансированным набором данных?
В несбалансированном наборе данных объектов одного класса намного больше, чем объектов другого. Например, в датасете с транзакциями только 400 являются мошенническими, а 300 тысяч — нет. Из-за этого модель может хуже определять мошеннические транзакции.
Чтобы бороться с этим, используют несколько подходов:
🟡 Undersampling. Удаление некоторого количества примеров преобладающего класса.
🟡 Oversampling. Увеличение количества примеров класса, который находится в меньшинстве.
🟡 Комбинирование undersampling и oversampling.
🟡 Создание синтетических данных. Для этого можно использовать SMOTE (англ. Synthetic Minority Oversampling Technique). Алгоритм генерирует некоторое количество искусственных примеров, похожих на имеющиеся в меньшем классе.
Также можно применять взвешивание классов, при котором модель будет сильнее штрафовать за ошибки на меньшем классе. Кроме того, ансамблевые методы могут помочь уменьшить эффект несбалансированности.
В несбалансированном наборе данных объектов одного класса намного больше, чем объектов другого. Например, в датасете с транзакциями только 400 являются мошенническими, а 300 тысяч — нет. Из-за этого модель может хуже определять мошеннические транзакции.
Чтобы бороться с этим, используют несколько подходов:
🟡 Undersampling. Удаление некоторого количества примеров преобладающего класса.
🟡 Oversampling. Увеличение количества примеров класса, который находится в меньшинстве.
🟡 Комбинирование undersampling и oversampling.
🟡 Создание синтетических данных. Для этого можно использовать SMOTE (англ. Synthetic Minority Oversampling Technique). Алгоритм генерирует некоторое количество искусственных примеров, похожих на имеющиеся в меньшем классе.
Также можно применять взвешивание классов, при котором модель будет сильнее штрафовать за ошибки на меньшем классе. Кроме того, ансамблевые методы могут помочь уменьшить эффект несбалансированности.