داده‌های نامتوازن و ۷ تکنیک مدیریت آن‌ها

چالش‌های مدیریت داده‌های نامتوازن

داده‌های نامتوازن می‌توانند دقت پیش‌بینی مدل‌های یادگیری ماشین را تحت تأثیر قرار دهند. در ادامه برخی از چالش‌های اصلی مرتبط با این نوع داده‌ها آورده شده است:

1. سوگیری مدل به سمت کلاس اکثریت
   مدل‌ها تمایل دارند داده‌های کلاس اکثریت را به درستی پیش‌بینی کنند، اما در شناسایی نمونه‌های کلاس اقلیت با مشکل مواجه می‌شوند.
2. مشکلات معیارهای سنتی ارزیابی
   معیارهایی مانند دقت (Accuracy) ممکن است در چنین شرایطی گمراه‌کننده باشند. به عنوان مثال، اگر یک مدل تمام نمونه‌ها را به کلاس اکثریت اختصاص دهد، دقت بالایی خواهد داشت، اما عملکرد آن عملاً مطلوب نیست.
3. قابلیت تعمیم‌پذیری ضعیف
   به دلیل کمبود داده‌های کلاس اقلیت در فرایند آموزش، مدل ممکن است در پیش‌بینی داده‌های جدید عملکرد ضعیفی داشته باشد.
4. هزینه‌های بالا در طبقه‌بندی اشتباه
   در مسائل حساس مانند تشخیص بیماری، خطا در شناسایی کلاس اقلیت (افراد بیمار) می‌تواند عواقب جدی و پرهزینه‌ای به همراه داشته باشد.
5. معیارهای ارزیابی گمراه‌کننده
   برای داده‌های نامتوازن، استفاده از معیارهایی مانند F1-Score و سطح زیر نمودار ROC (AUC) مناسب‌تر است.

چرا باید به داده‌های نامتوازن رسیدگی کنیم؟
رسیدگی به داده‌های نامتوازن ضروری است زیرا:

• عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی کلاس اقلیت بهبود می‌یابد.
• هزینه‌های مرتبط با خطاهای طبقه‌بندی کاهش می‌یابد.
• تعادل بین دقت پیش‌بینی کلاس‌های مختلف حفظ می‌شود.