Sınıflar arasında balanssızlıq nədir və onunla necə mübarizə aparmaq olar?

Sınıf balansızlığı, təsnifat probleminə daxil olan vəziyyətdir ki, burada bir sinfin obyektlərinin sayı digər (və ya digər) siniflərə nisbətən əhəmiyyətli dərəcədə çoxdur. Bu, modelin az təmsil olunan sinifləri yaxşı tanımamasına səbəb ola bilər, çünki o, çoxluğa uyğunlaşmağa meyllidir.

Sınıf balansızlığı ilə mübarizə yolları:

• Yenidən nümunə seçimi: azlıq sinifinin obyektlərinin sayını artırmaq (oversampling) və ya çoxluq sinifinin obyektlərinin sayını azaltmaq (undersampling).
• Xüsusi metriklərin istifadəsi: məsələn, F1-score, ROC-AUC sadə dəqiqlik yerinə.
• Dəstək verən alqoritmlərin tətbiqi: məsələn, ansambl, sinif çəkisi ilə metodlar.
• Sintetik məlumatların yaradılması: SMOTE kimi metodlar azlıq sinfi üçün yeni obyektlər yaradır.

SMOTE istifadə nümunəsi:

from imblearn.over_sampling import SMOTE
X_resampled, y_resampled = SMOTE().fit_resample(X, y)

Bu, nadir siniflərdə modelin keyfiyyətini yaxşılaşdırmağa kömək edir.