不均衡なデータセットの処理は、機械学習の共通の課題です。 1つのクラスが他の数値を著しくアウトナンバーする場合、モデルは偏見され、マイナーなクラスでのパフォーマンスが低下する可能性があります。 実用的な戦略を実施することで、モデルの精度と公平性を向上させることができます。

バランスの取れたデータセットの理解

クラスの分布が不均等であるとき、不均衡なデータセットが発生します。例えば、不正検知では、不正な取引は正当なものと比較してまれです。この不均衡を認識することは、効果的に対処するための最初のステップです。

データレベルの技術

データレベルの技術は、クラス分布をバランスさせるためにデータセットを変更します。 一般的な方法は次のとおりです。

  • []:[]]]] は、SMOTEのような手法を使用して、少数派クラスのサンプルの数を増加させる。
  • アンダーサンプリング:]]] マイナーなクラスサイズに合わせて大多数のクラスサンプルを削減します。
  • データ拡張:]] マイナーなクラス表現を強化するための新しい合成サンプルを作成します。

アルゴリズムレベルの戦略

学習アルゴリズムを調整することで、クラス不均衡にも対応できます。テクニックには以下が含まれます。

  • 集中学習:] より高誤差分類コストを少数級エラーに割り当てる。
  • クラス重量を調整する:[]]モデルのトレーニング中にクラスの重要性を修正しました。
  • []メソッドを組み立てる:[]])複数のモデルを組み合わせて、マイノリティクラス検出を改善します。

評価メトリック

適切なメトリックを使用して、不均衡なデータに対するモデルのパフォーマンスを評価するために不可欠です。 一般的なメトリックには、次のものが含まれます。

  • 予測:]]] 予測された陽性の間で真の陽性の割合。
  • Recall:]]]] 実際の正当の割合は正しく識別されます。
  • F1 スコア:]] 精度とリコールの調和的な意味。
  • []AUC-ROC:[]]は、モデルの能力をクラス間で区別する測定します。