Привет! Меня зовут Александр, и я хотел бы поделиться своим личным опытом по работе с алгоритмами обучения на несбалансированных наборах данных.Когда я столкнулся с задачей обучения модели на несбалансированном наборе данных, я столкнулся с несколькими проблемами. Одной из основных была то, что наблюдения одного класса были гораздо больше, чем наблюдения другого класса. Это приводило к некорректному обучению модели, поскольку она имела тенденцию предсказывать только самый распространенный класс, игнорируя менее распространенный класс.Одним из методов, которые я использовал, было сбалансирование классов через андерсэмплинг и оверсэмплинг. Андерсэмплинг ⎯ это метод, при котором мы удаляем лишние наблюдения из класса с большим количеством наблюдений, чтобы достичь баланса между классами. Однако, потенциальным недостатком этого метода является потеря информации, так как мы удаляем наблюдения.
Другой метод, который я использовал, называется оверсэмплинг. В этом методе мы увеличиваем количество наблюдений в классе с меньшим количеством наблюдений. Мы можем сделать это путем дублирования имеющихся наблюдений, или используя техники ресэмплинга, такие как SMOTE или ADASYN. Однако, существует риск переобучения модели при использовании этого метода.
Чтобы справиться с этим риском, я применил другой метод ⎯ использование взвешенных функций потерь. Взвешенные функции потерь дают больший штраф за неправильные предсказания на меньшем классе, чтобы модель больше обращала внимание и уделяла больше внимания менее распространенному классу. Это позволило моей модели достичь более сбалансированного предсказания.
Кроме того, важно было учитывать эти методы при оценке модели. Простое использование accuracy (точность) в таких случаях может быть обманчивым, поскольку модель может быть практически бесполезной при классификации менее распространенного класса. Вместо этого я использовал метрики, такие как precision (точность), recall (полнота) и F1-score, которые учитывают предсказания обоих классов и дают более объективную оценку производительности модели.