Задача MVP: бинарная классификация с дисбалансом классов, данные распределены на 10 машинах, есть текстовая фича. Какой подход предложите?

Для задачи бинарной классификации с дисбалансом классов и распределёнными данными на 10 машинах с текстовой фичей можно предложить следующий подход:

1. Обработка текста:

   • Использовать методы векторизации текста, например TF-IDF или эмбеддинги (Word2Vec, FastText, BERT), в зависимости от объёма и качества данных.

2. Работа с дисбалансом:

   • Применить методы балансировки классов, например:
     • Oversampling (SMOTE, ADASYN) на локальных данных.
     • Undersampling.
     • Использовать алгоритмы, устойчивые к дисбалансу (например, XGBoost с параметром scale_pos_weight).

3. Распределённое обучение:

   • Использовать фреймворки для распределённого обучения, например Apache Spark MLlib, TensorFlow с распределённым режимом или PyTorch Distributed.
   • Альтернативно, собрать агрегированные признаки с каждой машины и обучить централизованную модель.

4. Интеграция:

   • На каждой машине подготовить локальные признаки и метки.
   • Передать агрегированные данные или модели на центральный узел для объединения.

5. Валидация:

   • Использовать кросс-валидацию с учётом распределения данных.

Пример использования TF-IDF и XGBoost с учётом дисбаланса:

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from xgboost import XGBClassifier

# Пример подготовки данных
texts = [...]  # текстовые данные
labels = [...]  # метки

vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000)
X = vectorizer.fit_transform(texts)

# Учитываем дисбаланс через scale_pos_weight
scale_pos_weight = sum(labels == 0) / sum(labels == 1)

model = XGBClassifier(scale_pos_weight=scale_pos_weight)
model.fit(X, labels)

Таким образом, комбинируется обработка текста, балансировка классов и распределённое обучение.