Cualquier conjunto de datos con una distribución de clases desigual está técnicamente desequilibrado. Sin embargo, se dice que un conjunto de datos está desequilibrado cuando existe una desproporción significativa, o en algunos casos extrema, entre el número de ejemplos de cada clase del problema.
¿Qué es un conjunto de datos desequilibrados?
Los conjuntos de datos desequilibrados son un caso especial para el problema de clasificación donde la distribución de clases no es uniforme entre las clases. Por lo general, están compuestos por dos clases: la clase mayoritaria (negativa) y la clase minoritaria (positiva).
¿Qué es un conjunto de datos desequilibrado y equilibrado?
Conjunto de datos de equilibrio. Considere el color naranja como un valor positivo y el color azul como un valor negativo. Podemos decir que el número de valores positivos y valores negativos es aproximadamente el mismo. Conjunto de datos desequilibrado: — Si existe una diferencia muy alta entre los valores positivos y los valores negativos.
¿Qué es un ejemplo de conjunto de datos desequilibrado?
Un ejemplo típico de datos desequilibrados se encuentra en el problema de clasificación de correo electrónico en el que los correos electrónicos se clasifican en jamón o spam. La cantidad de correos electrónicos no deseados suele ser menor que la cantidad de correos electrónicos relevantes (ham). Entonces, usar la distribución original de dos clases conduce a un conjunto de datos desequilibrado.
¿Qué es un conjunto de datos desequilibrado en el aprendizaje automático?
Un conjunto de datos desequilibrado se define por grandes diferencias en la distribución de las clases en el conjunto de datos. Esto significa que un conjunto de datos está sesgado hacia una clase en el conjunto de datos. Si el conjunto de datos está sesgado hacia una clase, un algoritmo entrenado con los mismos datos estará sesgado hacia la misma clase.
¿Cómo se equilibra un conjunto de datos desequilibrado?
7 técnicas para manejar datos desequilibrados
Utilice las métricas de evaluación correctas.
Vuelva a muestrear el conjunto de entrenamiento.
Use K-fold Cross-Validation de la manera correcta.
Ensamble diferentes conjuntos de datos remuestreados.
Vuelva a muestrear con diferentes proporciones.
Agrupe la clase abundante.
Diseña tus propios modelos.
¿Cómo se equilibra un conjunto de datos de imagen desequilibrado?
Uno de los enfoques básicos para lidiar con los conjuntos de datos desequilibrados es aumentar y volver a muestrear los datos. Hay dos tipos de remuestreo, como el submuestreo cuando eliminamos los datos de la clase mayoritaria y el sobremuestreo cuando agregamos datos repetitivos a la clase minoritaria.
¿Cómo sé si mi conjunto de datos está desequilibrado?
Cualquier conjunto de datos con una distribución de clases desigual está técnicamente desequilibrado. Sin embargo, se dice que un conjunto de datos está desequilibrado cuando existe una desproporción significativa, o en algunos casos extrema, entre el número de ejemplos de cada clase del problema.
¿Cómo maneja el conjunto de datos desequilibrado en la clasificación de texto?
La forma más sencilla de corregir un conjunto de datos desequilibrado es equilibrarlos mediante un sobremuestreo de las instancias de la clase minoritaria o un submuestreo de las instancias de la clase mayoritaria. El uso de técnicas avanzadas como SMOTE (técnica de sobremuestreo de minorías sintéticas) lo ayudará a crear nuevas instancias sintéticas de la clase minoritaria.
¿Por qué los datos desequilibrados son un problema?
Suele ser un problema porque los datos son difíciles o costosos de recopilar y, a menudo, recopilamos y trabajamos con muchos menos datos de los que preferiríamos. Como tal, esto puede afectar drásticamente nuestra capacidad para obtener una muestra representativa o lo suficientemente grande de ejemplos de la clase minoritaria.
¿Por qué equilibramos el conjunto de datos?
De los ejemplos anteriores, notamos que tener un conjunto de datos equilibrado para un modelo generaría modelos de mayor precisión, mayor precisión equilibrada y una tasa de detección equilibrada. Por lo tanto, es importante tener un conjunto de datos equilibrado para un modelo de clasificación.
¿Cuál es la diferencia entre desequilibrado y desequilibrado?
En el uso común, desequilibrio es el sustantivo que significa el estado de no estar equilibrado, mientras que desequilibrio es el verbo que significa causar la pérdida del equilibrio.
¿Cómo lidiar con los datos desequilibrados de Kaggle?
Veamos si podemos aplicar algunas técnicas para tratar el desequilibrio de clases para mejorar estos resultados.
Cambiar la métrica de rendimiento. La precisión no es la mejor métrica para usar al evaluar conjuntos de datos desequilibrados, ya que puede ser engañosa.
Cambia el algoritmo.
¿Qué es la relación desequilibrada?
1.1 Relación de desequilibrio La relación de desequilibrio (IR) es una proporción de muestras en el número de clase mayoritaria (clase negativa) al número de clase minoritaria (clase positiva) [15, 23].
¿Cómo maneja un conjunto de datos desequilibrado en R?
A continuación se muestran los métodos utilizados para tratar conjuntos de datos desequilibrados: Submuestreo. Sobremuestreo… Vamos a entenderlos uno por uno.
Submuestreo. Este método funciona con la clase mayoritaria.
Sobremuestreo.
Generación de datos sintéticos.
Aprendizaje sensible a los costos (CSL)
¿Por qué el desequilibrio de clases es un problema?
¿Por qué es esto un problema?
La mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático asumen datos distribuidos equitativamente. Entonces, cuando tenemos un desequilibrio de clases, el clasificador de aprendizaje automático tiende a estar más sesgado hacia la clase mayoritaria, lo que provoca una mala clasificación de la clase minoritaria.
¿Bert puede manejar datos desequilibrados?
Mostramos que BERT, si bien es capaz de manejar clases desequilibradas sin aumento de datos adicional, no generaliza bien cuando los datos de entrenamiento y prueba son lo suficientemente diferentes (como suele ser el caso con las fuentes de noticias, cuyos temas evolucionan con el tiempo).
¿Cómo maneja Python el conjunto de datos desequilibrado?
Tratar con datos desequilibrados en Python
Submuestreo aleatorio con RandomUnderSampler.
Sobremuestreo con SMOTE (técnica de sobremuestreo de minorías sintéticas)
Una combinación de submuestreo aleatorio y sobremuestreo mediante canalización.
¿Por qué la precisión no es buena para un conjunto de datos desequilibrado?
… en el marco de conjuntos de datos desequilibrados, la precisión ya no es una medida adecuada, ya que no distingue entre el número de ejemplos correctamente clasificados de diferentes clases. Por lo tanto, puede llevar a conclusiones erróneas…
¿Cómo sé si mi conjunto de datos está equilibrado o desequilibrado?
En su DS, la cantidad de positivo es 3,4 veces más que la cantidad de negativo, por lo que es evidente que el DS está desequilibrado. Para hacer Ds balanceadas es posible usar diferentes técnicas – submuestreo aleatorio (RUS), sobremuestreo aleatorio (ROS), SMOTE, etc.
¿Qué significa desequilibrio?
Una situación está desequilibrada si no es equitativa o justa. Un lugar de trabajo desequilibrado podría pagarles más a los hombres que a las mujeres por hacer el mismo trabajo. Algo que está desequilibrado está fuera de lugar o fuera de control. Está desequilibrado, pero no de la misma manera que implica el adjetivo desequilibrado.
¿Cómo saber si los datos están equilibrados o desequilibrados?
En ANOVA y Diseño de Experimentos, un diseño balanceado tiene el mismo número de observaciones para todas las combinaciones de niveles posibles. Esto se compara con un diseño desequilibrado, que tiene un número desigual de observaciones. Los niveles (a veces llamados grupos) son diferentes grupos de observaciones para la misma variable independiente.
¿Cómo se maneja el conjunto de datos desequilibrado en la clasificación Tensorflow?
Clasificación sobre datos desequilibrados
Construye el modelo.
Opcional: Establezca el sesgo inicial correcto.
Controlar los pesos iniciales.
Confirme que la solución de sesgo ayuda.
Entrena al modelo.
Consultar historial de entrenamiento.
Evaluar métricas.
Trazar la República de China.
¿Se puede usar smote para imágenes?
La técnica de sobremuestreo de minorías sintéticas, SMOTE[3], se aplica ampliamente, pero no se desarrolló para datos de imagen. Más bien, esta investigación aplica Redes adversarias generativas[4], que generan ejemplos de imágenes extraídos de la distribución de clases minoritarias.
¿Cómo se sobremuestrea una imagen en un conjunto de datos?
sobremuestreo
1 – Obtener etiquetas y sus conteos.
2 – Definir el número de repeticiones para cada clase.
3 – Defina el número de repeticiones para cada ejemplo de entrenamiento.
4 – Utilice el aumento de datos para evitar que (exactamente) las mismas imágenes aparezcan demasiadas veces.
5 – Un método para obtener un conjunto de datos de entrenamiento sobremuestreado.
6 – Verifique el conjunto de datos sobremuestreado.