Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Как вы работали бы с несбалансированным набором данных?

В несбалансированном наборе данных объектов одного класса намного больше, чем объектов другого. Например, в датасете с транзакциями только 400 являются мошенническими, а 300 тысяч — нет. Из-за этого модель может хуже определять мошеннические транзакции.

Чтобы бороться с этим, используют несколько подходов:
🟡 Undersampling. Удаление некоторого количества примеров преобладающего класса.
🟡 Oversampling. Увеличение количества примеров класса, который находится в меньшинстве.
🟡 Комбинирование undersampling и oversampling.
🟡 Создание синтетических данных. Для этого можно использовать SMOTE (англ. Synthetic Minority Oversampling Technique). Алгоритм генерирует некоторое количество искусственных примеров, похожих на имеющиеся в меньшем классе.

Также можно применять взвешивание классов, при котором модель будет сильнее штрафовать за ошибки на меньшем классе. Кроме того, ансамблевые методы могут помочь уменьшить эффект несбалансированности.

www.tg-me.com/fr/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/99

1.2K viewsNov 9, 2023 at 11:35

Как вы работали бы с несбалансированным набором данных?

В несбалансированном наборе данных объектов одного класса намного больше, чем объектов другого. Например, в датасете с транзакциями только 400 являются мошенническими, а 300 тысяч — нет. Из-за этого модель может хуже определять мошеннические транзакции.

Чтобы бороться с этим, используют несколько подходов:
🟡 Undersampling. Удаление некоторого количества примеров преобладающего класса.
🟡 Oversampling. Увеличение количества примеров класса, который находится в меньшинстве.
🟡 Комбинирование undersampling и oversampling.
🟡 Создание синтетических данных. Для этого можно использовать SMOTE (англ. Synthetic Minority Oversampling Technique). Алгоритм генерирует некоторое количество искусственных примеров, похожих на имеющиеся в меньшем классе.

Также можно применять взвешивание классов, при котором модель будет сильнее штрафовать за ошибки на меньшем классе. Кроме того, ансамблевые методы могут помочь уменьшить эффект несбалансированности.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований