Dengesiz veri

Dengesiz veri, iki veya daha fazla bilgi sınıfının eşit olmayan temsiline sahip bir veri türüdür. Bu tür veriler makine öğrenimi ve tahmine dayalı analitik alanında yaygındır. Bir veri noktası sınıfının miktarı diğer tüm sınıfların miktarından önemli ölçüde yüksek olduğunda ortaya çıkar.

Dengesiz veriler makine öğrenimi algoritmaları için bir zorluk teşkil edebilir. Örnek veriler bir sınıftan çok fazla veya çok az veri noktası içerdiğinde, algoritma örüntüleri doğru bir şekilde tespit edemeyebilir. Sonuç olarak, algoritma tarafından yapılan tahminler yanlış olabilir. Modelin daha doğru olduğundan emin olmak için, tüm sınıfların benzer bir temsile sahip olmasını sağlamak amacıyla verilerin dengelenmesi gerekir.

Verileri dengelemek için aşırı örnekleme ve düşük örnekleme gibi veri örnekleme teknikleri kullanılabilir. Aşırı örneklemede, daha az temsile sahip sınıftan daha fazla veri noktası örneğe eklenir. Öte yandan, alt örnekleme, daha fazla temsile sahip sınıftan veri noktalarının çıkarılması işlemidir. Makine öğrenimi algoritmaları, veri setini dengeleyerek daha iyi modeller oluşturabilir ve daha doğru tahminler yapabilir.

Dengesiz veriler, makine öğreniminde kullanılan veri setleri üzerinde derin bir etkiye sahip olabilir. Bu nedenle, güvenilir modeller oluşturmak ve doğru sonuçlar elde etmek için kullanılan veri setlerinin dengeli olmasını sağlamak için adımlar atmak önemlidir.