PYTHON БАЛАНСИРОВКА КЛАССОВ

Python - язык программирования с динамической типизацией, который используется для создания разнообразных приложений, в том числе и для машинного обучения. Одним из важных аспектов машинного обучения является обучение с учителем, где необходимо обеспечить балансировку классов.

Балансировка классов заключается в том, что не все классы, которые мы хотим классифицировать, могут быть представлены в обучающем наборе данных в равных количествах. Это может привести к тому, что при обучении модели будет специализироваться на более часто встречающихся классах и не сможет правильно классифицировать редкие классы.

Существует несколько способов балансировки классов в Python:

1. Undersampling – уменьшение количества объектов в превалирующих классах, чтобы сделать баланс классов.

2. Oversampling - увеличение количества объектов в редких классах, но при этом не дублируются уже имеющиеся объекты, а генерируются новые.

3. Использование взвешенных функций потерь во время обучения модели.

4. Использование алгоритмов, способных автоматически балансировать классы, таких как SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique), ADASYN (Adaptive Synthetic Sampling), Borderline-SMOTE и других.

from imblearn.OverSampling import SMOTE# Создание объекта oversamplingsmote = SMOTE()# Применение oversampling на данныеX_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train)

Таким образом, в Python существует множество способов балансировки классов, которые могут быть использованы в зависимости от типа данных и задачи, которую необходимо решить.