Πώς να εργαστείτε με μη αντιπροσωπευτικά δεδομένα, όταν το μοντέλο προβλέπει 10% καθυστερήσεις αντί για 1%;

Εάν το μοντέλο προβλέπει πτωχεύσεις με συχνότητα 10%, ενώ στην πραγματικότητα οι πτωχεύσεις αποτελούν μόνο το 1%, αυτό υποδεικνύει πρόβλημα με μη αντιπροσωπευτικά δεδομένα ή με μη ισορροπημένη κλάση.

Προσεγγίσεις για την αντιμετώπιση αυτής της κατάστασης:

• Ανασκόπηση δεδομένων: ελέγξτε αν υπάρχει μεροληψία στο δείγμα εκπαίδευσης, ίσως περιέχει πάρα πολλές πτωχεύσεις.

• Εξισορρόπηση κλάσεων: χρησιμοποιήστε μεθόδους επανεισαγωγής — υποδειγματοληψία (μείωση της πλειοψηφίας), υπερδειγματοληψία (αύξηση της μειοψηφίας, π.χ. SMOTE).

• Ρύθμιση του ορίου ταξινόμησης: αλλάξτε το όριο πιθανότητας για την πρόβλεψη πτώχευσης, ώστε να διορθώσετε τη συχνότητα των θετικών προβλέψεων.

• Χρήση μετρικών ανθεκτικών στην ανισορροπία: AUC-ROC, F1-score, Precision-Recall αντί για απλή ακρίβεια.

• Βελτιστοποίηση των πιθανοτήτων: εφαρμόστε μεθόδους calibration (π.χ. Platt scaling), ώστε οι προβλεπόμενες πιθανότητες να αντανακλούν καλύτερα τις πραγματικές πιθανότητες.

• Προσθήκη χαρακτηριστικών: βελτιώστε την ποιότητα του μοντέλου με νέα ενημερωτικά χαρακτηριστικά.

• Κατασκευή μοντέλου λαμβάνοντας υπόψη το κόστος των σφαλμάτων: χρησιμοποιήστε σταθμισμένες κλάσεις ή προσαρμοσμένες συναρτήσεις απώλειας για να τιμωρείτε πιο αυστηρά τα σφάλματα πτώχευσης.

Έτσι, είναι σημαντικό όχι μόνο να αλλάξετε το μοντέλο, αλλά και να κάνετε τα δεδομένα πιο αντιπροσωπευτικά και να ερμηνεύετε σωστά τα αποτελέσματα.