Какво е дисбаланс на класовете и как да се борим с него?

Несъответствието в класовете е ситуация в задача за класификация, когато броят на обектите на един клас значително превишава броя на обектите на друг (или други) класове. Това води до това, че моделът може да разпознава слабо по-малко представените класове, тъй като е склонен да се оптимизира за мнозинството.

Начини за борба с несъответствието в класовете:

• Пренасемплиране: увеличаване на броя на обектите на по-малкия клас (oversampling) или намаляване на броя на обектите на по-големия клас (undersampling).
• Използване на специални метрики: например, F1-score, ROC-AUC вместо проста точност.
• Прилагане на алгоритми, устойчиви към дисбаланс: например, ансамбли, методи с тежест за класовете.
• Генериране на синтетични данни: методи като SMOTE създават нови обекти за по-малкия клас.

Пример за използване на SMOTE:

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

Това помага за подобряване на качеството на модела при редки класове.