Дисбаланс классов возникает, когда некоторые классы в наборе данных значительно недопредставлены по сравнению с другими. Этот дисбаланс может привести к плохой производительности модели, особенно в таких задачах, как классификация, где классы меньшинства имеют решающее значение. Решение дисбаланса классов имеет важное значение для разработки точных и надежных нейронных сетей.

Общие методы устранения дисбаланса классов

Для смягчения классового дисбаланса в нейронных сетях используется несколько методов.Эти методы могут применяться индивидуально или комбинироваться для достижения лучших результатов.

Методы уровня данных

Подходы к уровню данных изменяют набор данных для балансировки распределения классов.

  • Образцы: Увеличение количества выборок классов меньшинств, часто за счет дублирования или генерации синтетических данных.
  • Подборка выборки: Уменьшение количества выборок классов большинства для соответствия классам меньшинств.
  • SMOTE: Метод пересбора синтетических меньшинств создает новые синтетические примеры для классов меньшинств.

Методы алгоритмического уровня

Эти методы изменяют алгоритм обучения, чтобы лучше обрабатывать несбалансированные данные. Примеры включают:

  • Особое обучение: Признает более высокие затраты на неправильное классификацию для классов меньшинств.
  • Основные потери: Фокусируется на обучении на трудно классифицируемых примерах, уменьшая воздействие легких негативов.

Примеры реальных данных

В медицинской диагностике наборы данных часто содержат меньше положительных случаев. Применение пересэмплирования или SMOTE может улучшить чувствительность модели. В обнаружении мошенничества, где мошеннические транзакции редки, обучение с учетом затрат помогает модели эффективно определять приоритеты этих случаев.