Какие методы борьбы с дисбалансом классов существуют?

Для борьбы с дисбалансом классов в задачах машинного обучения применяются следующие методы:

• Пересэмплирование данных:
  • Oversampling — увеличение числа примеров миноритарного класса (например, с помощью SMOTE).
  • Undersampling — уменьшение числа примеров мажоритарного класса.
• Использование специальных метрик: вместо accuracy применять precision, recall, F1-score, ROC-AUC, которые лучше отражают качество при дисбалансе.
• Взвешивание классов: назначение большего веса ошибкам на миноритарном классе при обучении модели.
• Адаптация алгоритмов: использование алгоритмов, устойчивых к дисбалансу, например, ансамбли с балансировкой.
• Генерация синтетических данных: создание новых примеров миноритарного класса с помощью методов типа SMOTE.

Пример использования SMOTE в Python с библиотекой imblearn:

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