Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

❓ Как проводить кросс-валидацию, если у вас многоклассовая задача, а некоторые классы крайне редки

Работа с многоклассовыми наборами данных, где некоторые классы сильно недопредставлены, может быть сложной, даже при использовании стратифицированных методов. StratifiedKFold и StratifiedShuffleSplit стараются сохранить пропорции классов в каждом сплите, но если у некоторых классов слишком мало примеров, они могут не попасть в некоторые тестовые выборки. Это происходит просто потому, что данных недостаточно, чтобы обеспечить их равномерное распределение.

Возможные решения:
📝 Убедитесь, что у каждого класса достаточно примеров, чтобы он мог попасть в каждый fold.
📝 Используйте дополнительные техники, например, oversampling редких классов внутри каждого fold-а.
📝 Если возможно, соберите больше данных для малочисленных классов.
📝 В случаях, когда невозможно увеличить объём данных, можно использовать метрики, устойчивые к отсутствию класса в тесте (например, macro F1-score).
📝 Либо реализовать собственную стратегию разбиения, которая будет гарантировать присутствие всех классов в каждом fold-е.

Частные случаи:
📝 Если класс встречается всего несколько раз, он может отсутствовать в части разбиений — даже при стратификации.
📝 При сильной диспропорции классов даже стратифицированные выборки могут иметь искажённое распределение, что потребует аккуратной интерпретации результатов и использования специальных метрик (precision, recall и др.).

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/us/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/1032

637 viewsedited  Jun 20 at 18:04

❓ Как проводить кросс-валидацию, если у вас многоклассовая задача, а некоторые классы крайне редки

Работа с многоклассовыми наборами данных, где некоторые классы сильно недопредставлены, может быть сложной, даже при использовании стратифицированных методов. StratifiedKFold и StratifiedShuffleSplit стараются сохранить пропорции классов в каждом сплите, но если у некоторых классов слишком мало примеров, они могут не попасть в некоторые тестовые выборки. Это происходит просто потому, что данных недостаточно, чтобы обеспечить их равномерное распределение.

Возможные решения:
📝 Убедитесь, что у каждого класса достаточно примеров, чтобы он мог попасть в каждый fold.
📝 Используйте дополнительные техники, например, oversampling редких классов внутри каждого fold-а.
📝 Если возможно, соберите больше данных для малочисленных классов.
📝 В случаях, когда невозможно увеличить объём данных, можно использовать метрики, устойчивые к отсутствию класса в тесте (например, macro F1-score).
📝 Либо реализовать собственную стратегию разбиения, которая будет гарантировать присутствие всех классов в каждом fold-е.

Частные случаи:
📝 Если класс встречается всего несколько раз, он может отсутствовать в части разбиений — даже при стратификации.
📝 При сильной диспропорции классов даже стратифицированные выборки могут иметь искажённое распределение, что потребует аккуратной интерпретации результатов и использования специальных метрик (precision, recall и др.).

Библиотека собеса по Data Science