Несбалансированные данные

Несбалансированные данные - это тип данных, в которых неравномерно представлены два или более классов информации. Этот тип данных распространен в области машинного обучения и предиктивной аналитики. Он возникает, когда количество одного класса точек данных значительно превышает количество всех остальных классов.

Несбалансированные данные могут стать проблемой для алгоритмов машинного обучения. Когда данные выборки содержат слишком много или слишком мало точек данных одного класса, алгоритм может оказаться не в состоянии правильно определить закономерности. В результате прогнозы, сделанные алгоритмом, могут быть неточными. Для того чтобы модель была более точной, данные должны быть сбалансированы, чтобы гарантировать, что все классы имеют одинаковое представление.

Для того чтобы сбалансировать данные, можно использовать такие методы выборки данных, как перевыборка и недовыборка. При перевыборке в выборку добавляется больше точек данных из класса с меньшей представленностью. С другой стороны, недостаточная выборка - это процесс удаления точек данных из класса с большей представленностью. Сбалансировав набор данных, алгоритмы машинного обучения могут создавать лучшие модели и делать более точные прогнозы.

Несбалансированные данные могут оказывать серьезное влияние на наборы данных, используемые в машинном обучении. Поэтому для создания надежных моделей и получения точных результатов важно принять меры для обеспечения сбалансированности используемых наборов данных.