Cos'è il disallineamento delle classi e come combatterlo?

Il disallineamento delle classi è una situazione in un problema di classificazione in cui il numero di oggetti di una classe supera significativamente quello di un'altra (o altre) classi. Ciò porta il modello a riconoscere male le classi meno rappresentate, poiché tende a ottimizzarsi per la maggioranza.

Modi per combattere il disallineamento delle classi:

• Sovracampionamento: aumento del numero di oggetti della classe minore (oversampling) o diminuzione del numero di oggetti della classe maggiore (undersampling).
• Utilizzo di metriche speciali: ad esempio, F1-score, ROC-AUC invece della semplice accuratezza.
• Applicazione di algoritmi resistenti al disallineamento: ad esempio, ensemble, metodi con ponderazione delle classi.
• Generazione di dati sintetici: metodi come SMOTE creano nuovi oggetti per la classe minore.

Esempio di utilizzo di SMOTE:

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

Questo aiuta a migliorare la qualità del modello sulle classi rare.