Работа с несбалансированными классами в задачах классификации

Работа с несбалансированными классами в задачах классификации

В задачах классификации часто возникает проблема несбалансированных классов, когда количество примеров одного класса существенно превышает количество примеров другого класса. Это может привести к смещению модели в пользу более представленного класса и плохим результатам предсказаний для менее представленного класса. Для решения этой проблемы существует несколько методов.

1. Взвешивание классов: при обучении модели можно присвоить разные веса классам в зависимости от их представленности в данных. Например, в библиотеке scikit-learn это можно сделать с помощью параметра class_weight.

2. Undersampling и Oversampling: при undersampling удаляются примеры из перепредставленного класса, а при oversampling создаются дополнительные примеры для недопредставленного класса. Например, библиотека imbalanced-learn предоставляет различные методы для реализации undersampling и oversampling.

3. Использование алгоритмов, устойчивых к несбалансированным классам: некоторые алгоритмы, такие как Random Forest и XGBoost, хорошо справляются с несбалансированными данными благодаря своей внутренней структуре.

Пример кода для взвешивания классов в scikit-learn:

from sklearn.svm import SVC

# Присвоение весов классам
class_weights = {0: 1, 1: 10}

# Инициализация модели с весами классов
model = SVC(class_weight=class_weights)

Эффективная работа с несбалансированными классами в задачах классификации позволяет улучшить качество модели и повысить точность предсказаний для всех классов.

Создана 14.11.2023