Dữ liệu mất cân bằng

Dữ liệu không cân bằng là một loại dữ liệu có sự biểu diễn không đồng đều của hai hoặc nhiều loại thông tin. Loại dữ liệu này phổ biến trong lĩnh vực học máy và phân tích dự đoán. Nó xảy ra khi số lượng của một lớp điểm dữ liệu cao hơn đáng kể so với số lượng của tất cả các lớp khác.

Dữ liệu mất cân bằng có thể là một thách thức đối với các thuật toán học máy. Khi dữ liệu mẫu chứa quá nhiều hoặc quá ít thuộc một loại điểm dữ liệu, thuật toán có thể không phát hiện được các mẫu một cách chính xác. Kết quả là các dự đoán do thuật toán đưa ra có thể không chính xác. Để đảm bảo mô hình chính xác hơn, dữ liệu phải được cân bằng để đảm bảo rằng tất cả các lớp đều có cách biểu diễn giống nhau.

Để cân bằng dữ liệu, người ta có thể sử dụng các kỹ thuật lấy mẫu dữ liệu như lấy mẫu quá mức và lấy mẫu dưới mức. Trong quá trình lấy mẫu quá mức, nhiều điểm dữ liệu từ lớp có ít biểu diễn hơn sẽ được thêm vào mẫu. Mặt khác, lấy mẫu dưới là quá trình loại bỏ các điểm dữ liệu khỏi lớp có nhiều biểu diễn hơn. Bằng cách cân bằng tập dữ liệu, thuật toán học máy có thể tạo ra các mô hình tốt hơn và đưa ra dự đoán chính xác hơn.

Dữ liệu mất cân bằng có thể có tác động sâu sắc đến các tập dữ liệu được sử dụng trong học máy. Vì vậy, điều quan trọng là phải thực hiện các bước để đảm bảo rằng các bộ dữ liệu được sử dụng được cân bằng nhằm tạo ra các mô hình đáng tin cậy và thu được kết quả chính xác.