Какие методы дебиасинга датасета (reweighting, resampling)?

Дебиасинг датасета — это процесс уменьшения или устранения смещений (bias), которые могут привести к несправедливым или неточным моделям. Основные методы дебиасинга включают:

1. Reweighting (перевзвешивание) — каждому примеру в датасете присваивается вес, отражающий его важность или представительность. Например, если в данных недостаточно примеров из определённой группы, их веса увеличивают, чтобы модель уделяла им больше внимания. Это помогает сбалансировать влияние разных подгрупп.

2. Resampling (пересэмплирование) — изменение состава датасета путём добавления или удаления примеров:

   • Oversampling — увеличение количества примеров из недопредставленных классов (например, дублирование или генерация новых данных).
   • Undersampling — уменьшение количества примеров из доминирующих классов.

Эти методы помогают сделать распределение данных более равномерным и уменьшить влияние смещений, что повышает справедливость и качество модели.