Что такое дисбаланс классов и как с ним бороться?

Дисбаланс классов — ситуация в задаче классификации, когда количество объектов одного класса значительно превышает количество объектов другого (или других) классов. Это приводит к тому, что модель может плохо распознавать менее представленные классы, так как она склонна оптимизироваться под большинство.

Способы борьбы с дисбалансом классов:

• Пересэмплирование: увеличение числа объектов меньшего класса (oversampling) или уменьшение числа объектов большего класса (undersampling).
• Использование специальных метрик: например, F1-score, ROC-AUC вместо простой точности.
• Применение алгоритмов, устойчивых к дисбалансу: например, ансамбли, методы с взвешиванием классов.
• Генерация синтетических данных: методы вроде SMOTE создают новые объекты для меньшего класса.

Пример применения SMOTE:

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

Это помогает улучшить качество модели на редких классах.