Problème des jeux de données déséquilibrés

Les jeux de données déséquilibrés sont courants en apprentissage automatique et peuvent affecter significativement la performance des modèles de classification. Comment naviguer dans ces situations?

Stratégie #1 : Ponderation inversement proportionnelle à la fréquence

Utilisez des modèles de classification avec des options personnalisées pour donner plus de poids aux classes minoritaires. Par exemple, avec le classificateur de forêt aléatoire équilibré de Scikit-learn :

class_weight=’balanced’ ajuste les poids des instances inversement proportionnellement à la fréquence des classes, donnant ainsi plus de poids aux classes minoritaires.

Exemple de mise en œuvre

Voici comment entraîner un classificateur de forêt aléatoire équilibré sur un jeu de données prétraité :

• Utilisez pd.get_dummies() de Pandas pour encoder les variables catégorielles.
• Séparez le jeu de données en ensembles d’entraînement et de test.
• Ajustez et entraînez le modèle avec class_weight=’balanced’.

Autres stratégies

Outre la ponderation, vous pouvez également utiliser des techniques de rééchantillonnage :

• Oversampling de la classe minoritaire : Créez des copies supplémentaires des échantillons de la classe minoritaire ou générez des échantillons synthétiques avec SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique).
• : Réduisez le nombre d’échantillons de la classe majoritaire pour équilibrer la distribution des classes.