Ang pagiging di - timbang ng klase ay isang karaniwang hamon sa pagkatuto ng makina kung saan mas marami ang mga klase kaysa sa iba.

Mga Pamamaraan sa Pag - aasikaso sa mga Bagay na May Kinalaman sa Klase

Ang ilang pamamaraan ay ginagamit upang i-tigrate ang di pagkakatimbang ng klase. Ang mga pamamaraang ito ay naglalayong mapabuti ang kakayahan ng modelo na kilalanin ang mga pangyayari sa klase ng minorya at painamin ang kabuuang pagganap.

Mga Paraan ng Pag - aaral ng Data-Level

Ang mga paraang Data-level ay nagreresulta sa mga datos ng pagsasanay upang balansehin ang distribusyon ng klase. Ang mga karaniwang pamamaraan ay kinabibilangan ng:

  • [[Pampasa: Dumaraming sampol ng klaseng minoridad, na kadalasang gumagamit ng mga pamamaraang katulad ng SMOTE.
  • Pampasa: Ang pagpapaliit ng mga sampol ng karamihan ng klase upang tumugma sa sukat ng klaseng minoridad.
  • Data Augmentation: Nakalilikha ng mga sintetikong puntos ng datos para sa mga klaseng minorya.

Mga Pamamaraan ng Algorithm-Level

Ang mga pamamaraang ito ay nagpapabago sa mga algorithm upang mas mabuting pangasiwaan ang hindi timbang na impormasyon. Ang mga halimbawa ay kinabibilangan ng:

  • Cost-sensitive learning: Pagtatalaga ng mas mataas na mga halaga ng maling pag-classification sa mga klaseng minorya.
  • Nagsasaayos ng mga simula ng desisyon: [14] Pinapalitan ang probabilidad para sa atas ng klase.
  • Mga paraan ng pag-aaral: Pinagsasama ang maramihang modelo upang mapabuti ang pag-aanalisa ng mga uring minorya.

Mga Pag - aaral sa Kaso sa Pag - aaral sa Makina

Ang mga aplikasyong real-world ay nagpapakita ng kahalagahan ng pag-aayos ng hindi balanse ng klase. Ang mga halimbawa ay kinabibilangan ng pag-aanalisa ng pandaraya, pagsusuri ng medisina, at spam salain.

Pag - aalinlangan sa Pandaraya

Dahil mas maraming pandaraya ang ginagamit ng pinansiyal na mga institusyon sa pag - aaral ng makina para malaman ang mga pandaraya, mas marami ang natutuklasang mga pamamaraan.

Rikonosi sa Medisina

Sa mga datos ng medisina, ang mga bihirang sakit ay hindi pa nailalapat. Ang paglalapat ng data supplementation at mga paraang ensemble ay tumutulong sa mga modelo na mas mas matukoy ang mga kondisyong ito, na humahantong sa mga pinabuting kinalabasan ng pasyente.

Sumaryo

Mahalaga ang pakikitungo sa hindi balanseng klase sa paggawa ng mga tumpak na modelo sa pagkatuto ng makina. Ang pag-eeempleyo ng kombinasyon ng mga datos-level at mga pamamaraang algorithm-level ay maaaring malakihang makapagpabuti sa pagganap ng modelo sa ibayo ng iba't ibang mga aplikasyon.