Qu'est-ce que le déséquilibre des classes et comment le combattre?

Le déséquilibre des classes est une situation dans un problème de classification où le nombre d'objets d'une classe dépasse considérablement celui d'une autre (ou d'autres) classes. Cela peut conduire à ce que le modèle ait du mal à reconnaître les classes moins représentées, car il tend à s'optimiser pour la majorité.

Méthodes pour lutter contre le déséquilibre des classes :

• Suréchantillonnage : augmentation du nombre d'objets de la classe minoritaire (oversampling) ou réduction du nombre d'objets de la classe majoritaire (undersampling).
• Utilisation de métriques spéciales : par exemple, F1-score, ROC-AUC au lieu de la précision simple.
• Application d'algorithmes résistants au déséquilibre : par exemple, les ensembles, les méthodes avec pondération des classes.
• Génération de données synthétiques : des méthodes comme SMOTE créent de nouveaux objets pour la classe minoritaire.

Exemple d'utilisation de SMOTE :

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

Cela aide à améliorer la qualité du modèle sur les classes rares.