Как улучшить качество проверки сбалансированности классов в целевом наборе данных

Сбалансированность классов в таргете датасета является одним из важных аспектов при обучении моделей машинного обучения. Если классы не сбалансированы, то модель может быть предвзята в сторону наиболее часто встречающихся классов, что может привести к плохим предсказаниям. Проверка сбалансированности классов в таргете является первым шагом для выбора подходящей стратегии работы с несбалансированными данными.

В данной статье рассмотрим 5 эффективных способов проверки сбалансированности классов в таргете датасета. Первым способом является анализ распределения классов в таргете. Для этого можно построить столбчатую диаграмму, которая показывает количество примеров каждого класса. Такой анализ позволяет визуально оценить сбалансированность классов и определить, есть ли неравенство в распределении.

Вторым способом является расчет частотности каждого класса в таргете. Для этого необходимо подсчитать количество примеров каждого класса и нормализовать их. Затем можно построить гистограмму, которая отображает относительное распределение классов. Такой анализ помогает более точно определить, насколько сбалансированы классы в датасете.

Третий способ заключается в проведении статистического теста на проверку гипотезы о равенстве количества примеров в каждом классе. Для этого можно использовать тест Хи-квадрат или другие подходящие статистические тесты. Результаты теста позволят определить, есть ли статистически значимая разница между классами в таргете.

Четвертый способ включает построение кривой ROC (Receiver Operating Characteristic) для каждого класса в таргете. Кривая ROC показывает зависимость между долей верных положительных решений и долей ложных положительных решений. Если кривая ROC для каждого класса находится близко к линии y = x, значит, классы сбалансированы. Если же кривая для одного или нескольких классов значительно отклоняется от линии, это может быть признаком несбалансированности классов.

Анализ распределения классов в датасете

Для проведения анализа распределения классов, необходимо визуализировать данные. Одним из способов является построение таблицы, которая отображает количество образцов каждого класса.

Из анализа таблицы видно, что классы не являются сбалансированными, так как количество образцов в каждом классе различается. Для некоторых задач это может быть проблемой, поскольку модель может быть склонна к предсказыванию наиболее представленных классов и игнорировать менее представленные.

Для решения проблемы несбалансированных классов существует несколько эффективных способов, о которых будет рассказано в дальнейших разделах статьи.

Методы балансировки классов в датасете

Вот пять эффективных методов балансировки классов в датасете:

1. Изменение порога классификации: Путем изменения порога классификации, можно изменить баланс классов в датасете. Например, установка более высокого порога для определения положительного класса может уравновесить дисбаланс классов.
2. Андерсэмплинг: Этот метод заключается в уменьшении размера преобладающего класса путем удаления некоторых его сэмплов. Это позволяет уравновесить классы, но также может привести к потере информации изначального датасета.
3. Оверсэмплинг: В отличие от андерсэмплинга, оверсэмплинг заключается в увеличении размера меньшего класса путем создания дополнительных сэмплов. Это может быть сделано путем дублирования существующих сэмплов или генерации новых на основе имеющихся.
4. Генерация синтетических сэмплов: Использование методов генерации синтетических сэмплов, таких как SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique), позволяет увеличить размер меньшего класса путем создания новых сэмплов, исходя из распределения уже существующих.
5. Использование весов классов: Во многих алгоритмах машинного обучения есть параметр, позволяющий задать веса для разных классов. Установка более высокого веса для меньшего класса может помочь модели учитывать его равным образом с преобладающим классом.

Выбор конкретного метода или их комбинации зависит от конккретной задачи и датасета. Экспериментирование с разными методами может помочь найти оптимальное решение для достижения сбалансированных классов в таргете датасета и улучшить качество модели машинного обучения.