Unausgewogene Daten

Unausgewogene Daten sind Daten, bei denen zwei oder mehr Informationsklassen ungleichmäßig dargestellt werden. Diese Art von Daten ist im Bereich des maschinellen Lernens und der prädiktiven Analytik weit verbreitet. Sie treten auf, wenn die Menge einer Klasse von Datenpunkten deutlich höher ist als die Menge aller anderen Klassen.

Unausgewogene Daten können für maschinelle Lernalgorithmen eine Herausforderung darstellen. Wenn die Beispieldaten zu viele oder zu wenige Datenpunkte einer Klasse enthalten, kann der Algorithmus die Muster möglicherweise nicht richtig erkennen. Infolgedessen können die vom Algorithmus getroffenen Vorhersagen ungenau sein. Um sicherzustellen, dass das Modell genauer ist, müssen die Daten ausgeglichen sein, um sicherzustellen, dass alle Klassen eine ähnliche Darstellung haben.

Um Daten auszugleichen, können Datenstichprobentechniken wie Oversampling und Undersampling verwendet werden. Beim Oversampling werden der Stichprobe mehr Datenpunkte aus der Klasse mit geringerer Repräsentation hinzugefügt. Beim Undersampling hingegen werden Datenpunkte aus der Klasse mit stärkerer Repräsentation entfernt. Durch das Ausbalancieren des Datensatzes können Algorithmen des maschinellen Lernens bessere Modelle erstellen und genauere Vorhersagen treffen.

Unausgewogene Daten können erhebliche Auswirkungen auf Datensätze haben, die beim maschinellen Lernen verwendet werden. Daher ist es wichtig, Maßnahmen zu ergreifen, um sicherzustellen, dass die verwendeten Datensätze ausgewogen sind, um zuverlässige Modelle zu erstellen und genaue Ergebnisse zu erzielen.