Класстар арасындагы тепе-теңсиздик эмне жана аны кантип күрөшүү керек?

Sınıf dengesizliği — bu sınıflandırma probleminde bir sınıfın nesne sayısının diğer (veya diğerleri) sınıflara göre önemli ölçüde fazla olduğu bir durumdur. Bu, modelin az temsil edilen sınıfları kötü tanımasına neden olabilir, çünkü o, çoğunluğa göre optimize olmaya eğilimlidir.

Sınıf dengesizliğiyle mücadele yolları:

• Yeniden örnekleme: azınlık sınıfının nesne sayısını artırmak (oversampling) veya çoğunluk sınıfının nesne sayısını azaltmak (undersampling).
• Özel metriklerin kullanımı: örneğin, F1-score, ROC-AUC yerine.
• Dengesizliğe dayanıklı algoritmaların uygulanması: örneğin, ansambl, sınıf ağırlıklı yöntemler.
• Sentetik veri üretimi: SMOTE gibi yöntemler, azınlık sınıfı için yeni nesneler oluşturur.

SMOTE kullanım örneği:

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

Bu, nadir sınıflardaki model kalitesini artırmaya yardımcı olur.