Dados desequilibrados

Dados desequilibrados são um tipo de dados que têm representação desigual de duas ou mais classes de informações. Esse tipo de dados é comum no campo do aprendizado de máquina e da análise preditiva. Ele ocorre quando a quantidade de uma classe de pontos de dados é significativamente maior do que a quantidade de todas as outras classes.

Dados desequilibrados podem ser um desafio para os algoritmos de aprendizado de máquina. Quando os dados de amostra contêm muitos ou poucos pontos de dados de uma classe, o algoritmo pode não ser capaz de detectar os padrões corretamente. Como resultado, as previsões feitas pelo algoritmo podem ser imprecisas. Para garantir que o modelo seja mais preciso, os dados devem ser balanceados a fim de assegurar que todas as classes tenham uma representação semelhante.

Para equilibrar os dados, é possível usar técnicas de amostragem de dados, como sobreamostragem e subamostragem. Na superamostragem, mais pontos de dados da classe com menor representação são adicionados à amostra. Por outro lado, a subamostragem é o processo de remoção de pontos de dados da classe com maior representação. Ao equilibrar o conjunto de dados, os algoritmos de aprendizado de máquina podem criar modelos melhores e fazer previsões mais precisas.

Dados desequilibrados podem ter um impacto profundo nos conjuntos de dados usados no aprendizado de máquina. Por isso, é importante tomar medidas para garantir que os conjuntos de dados usados sejam balanceados para criar modelos confiáveis e obter resultados precisos.