بيانات غير متوازنة

البيانات غير المتوازنة هي نوع من البيانات التي لها تمثيل غير متساوٍ لفئتين أو أكثر من المعلومات. هذا النوع من البيانات شائع في مجال التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية. ويحدث ذلك عندما تكون كمية فئة واحدة من نقاط البيانات أعلى بكثير من كمية الفئة الأخرى.

يمكن أن تشكل البيانات غير المتوازنة تحديًا لخوارزميات التعلم الآلي. عندما تحتوي بيانات العينة على عدد كبير جدًا أو قليل جدًا من فئة واحدة من نقاط البيانات، فقد لا تتمكن الخوارزمية من اكتشاف الأنماط بشكل صحيح. ونتيجة لذلك، قد تكون التنبؤات التي قدمتها الخوارزمية غير دقيقة. للتأكد من أن النموذج أكثر دقة، يجب أن تكون البيانات متوازنة للتأكد من أن جميع الفئات لديها تمثيل مماثل.

من أجل تحقيق التوازن بين البيانات، يمكن للمرء استخدام تقنيات أخذ عينات البيانات مثل الإفراط في أخذ العينات ونقص العينات. في عملية أخذ العينات الزائدة، تتم إضافة المزيد من نقاط البيانات من الفئة ذات التمثيل الأقل إلى العينة. من ناحية أخرى، فإن الاختزال هو عملية إزالة نقاط البيانات من الفئة مع مزيد من التمثيل. ومن خلال موازنة مجموعة البيانات، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي إنشاء نماذج أفضل وإجراء تنبؤات أكثر دقة.

يمكن أن يكون للبيانات غير المتوازنة تأثير عميق على مجموعات البيانات المستخدمة في التعلم الآلي. وعلى هذا النحو، من المهم اتخاذ الخطوات اللازمة لضمان توازن مجموعات البيانات المستخدمة من أجل إنشاء نماذج موثوقة والحصول على نتائج دقيقة.