അസന്തുലിതമായ ഡാറ്റ

രണ്ടോ അതിലധികമോ വിവരങ്ങളുടെ അസമമായ പ്രാതിനിധ്യമുള്ള ഒരു തരം ഡാറ്റയാണ് അസന്തുലിത ഡാറ്റ. മെഷീൻ ലേണിംഗ്, പ്രെഡിക്റ്റീവ് അനലിറ്റിക്സ് എന്നീ മേഖലകളിൽ ഇത്തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റ സാധാരണമാണ്. ഒരു ക്ലാസ് ഡാറ്റാ പോയിന്റുകളുടെ അളവ് മറ്റെല്ലാ ക്ലാസുകളുടേയും അളവിനേക്കാൾ വളരെ കൂടുതലായിരിക്കുമ്പോഴാണ് ഇത് സംഭവിക്കുന്നത്.

അസന്തുലിത ഡാറ്റ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് ഒരു വെല്ലുവിളിയാണ്. സാമ്പിൾ ഡാറ്റയിൽ ഒരു ക്ലാസ് ഡാറ്റാ പോയിന്റുകളിൽ വളരെയധികം അല്ലെങ്കിൽ വളരെ കുറച്ച് മാത്രമേ അടങ്ങിയിട്ടുള്ളൂവെങ്കിൽ, പാറ്റേണുകൾ ശരിയായി കണ്ടെത്തുന്നതിന് അൽഗോരിതത്തിന് കഴിഞ്ഞേക്കില്ല. തൽഫലമായി, അൽഗോരിതം നടത്തിയ പ്രവചനങ്ങൾ കൃത്യമല്ലായിരിക്കാം. മോഡൽ കൂടുതൽ കൃത്യമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ, എല്ലാ ക്ലാസുകളിലും സമാനമായ പ്രാതിനിധ്യം ഉണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഡാറ്റ ബാലൻസ് ചെയ്തിരിക്കണം.

ഡാറ്റ ബാലൻസ് ചെയ്യുന്നതിനായി, ഒരാൾക്ക് ഓവർസാംപ്ലിംഗ്, അണ്ടർസാംപ്ലിംഗ് തുടങ്ങിയ ഡാറ്റാ സാംപ്ലിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കാം. ഓവർസാംപ്ലിംഗിൽ, കുറഞ്ഞ പ്രാതിനിധ്യമുള്ള ക്ലാസിൽ നിന്നുള്ള കൂടുതൽ ഡാറ്റ പോയിന്റുകൾ സാമ്പിളിലേക്ക് ചേർക്കുന്നു. മറുവശത്ത്, കൂടുതൽ പ്രാതിനിധ്യത്തോടെ ക്ലാസിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ പോയിന്റുകൾ നീക്കം ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയാണ് അണ്ടർസാംപ്ലിംഗ്. ഡാറ്റാ സെറ്റ് ബാലൻസ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് മികച്ച മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും കൂടുതൽ കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താനും കഴിയും.

മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ അസന്തുലിത ഡാറ്റയ്ക്ക് ആഴത്തിലുള്ള സ്വാധീനം ചെലുത്താനാകും. അതുപോലെ, വിശ്വസനീയമായ മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾ നേടുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ സന്തുലിതമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ നടപടികൾ കൈക്കൊള്ളേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.