Τι είναι η ανισορροπία των τάξεων και πώς να την αντιμετωπίσουμε;

Η ανισορροπία των τάξεων είναι μια κατάσταση σε ένα πρόβλημα ταξινόμησης όπου ο αριθμός αντικειμένων μιας τάξης υπερβαίνει σημαντικά τον αριθμό αντικειμένων άλλης (ή άλλων) τάξεων. Αυτό οδηγεί σε κακή αναγνώριση των λιγότερο εκπροσωπούμενων τάξεων από το μοντέλο, καθώς τείνει να βελτιστοποιείται για την πλειονότητα.

Τρόποι αντιμετώπισης της ανισορροπίας των τάξεων:

• Επαναδειγματοληψία: αύξηση του αριθμού αντικειμένων της μικρότερης τάξης (oversampling) ή μείωση του αριθμού αντικειμένων της μεγαλύτερης τάξης (undersampling).
• Χρήση ειδικών μετρικών: π.χ., F1-score, ROC-AUC αντί της απλής ακρίβειας.
• Εφαρμογή αλγορίθμων ανθεκτικών στην ανισορροπία: π.χ., σύνολα, μέθοδοι με ζύγιση των τάξεων.
• Γεννήτρια συνθετικών δεδομένων: μέθοδοι όπως το SMOTE δημιουργούν νέα αντικείμενα για τη μικρότερη τάξη.

Παράδειγμα χρήσης του SMOTE:

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

Αυτό βοηθά στη βελτίωση της ποιότητας του μοντέλου σε σπάνιες τάξεις.