Kas ir klašu nelīdzsvarotība un kā ar to cīnīties?

Klases nelīdzsvarotība ir situācija klasifikācijas uzdevumā, kad viena klases objektu skaits ievērojami pārsniedz citas (vai citu) klases objektu skaitu. Tas noved pie tā, ka modelis var slikti atpazīt mazāk pārstāvētās klases, jo tas ir tendēts optimizēties pēc lielākās daļas.

Veidi, kā cīnīties ar klases nelīdzsvarotību:

• Pārparaugu palielināšana: samazināt mazākās klases objektu skaitu (oversampling) vai palielināt lielākās klases objektu skaitu (undersampling).
• Īpašu metriku izmantošana: piemēram, F1-score, ROC-AUC vietā vienkāršas precizitātes.
• Algoritmu izmantošana, kas ir izturīgi pret nelīdzsvarotību: piemēram, ansambļi, svara metodes.
• Sintētisko datu ģenerēšana: metodes kā SMOTE, kas rada jaunus objektus mazākai klasei.

SMOTE piemērs:

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

Tas palīdz uzlabot modeļa kvalitāti retās klasēs.