Was bedeutet "Mehrheitsklasse"?

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Die Mehrheitsklasse bezieht sich auf die Gruppe in einem Datensatz, die die meisten Beispiele hat. In vielen Fällen sind Datensätze ungleichmäßig, was bedeutet, dass eine Klasse viel mehr Beispiele hat als eine andere. Das kann Probleme beim Aufbau von Modellen verursachen, die aus den Daten lernen sollen.

Zum Beispiel, wenn du einen Datensatz von Hunden und Katzen hast, und es gibt 90 Hunde und 10 Katzen, wären die Hunde die Mehrheitsklasse. Diese Ungleichheit kann dazu führen, dass Modelle nicht gut funktionieren, weil sie sich zu sehr auf die Mehrheitsklasse konzentrieren und die Minderheitsklasse übersehen.

Um das Lernen aus diesen unausgeglichenen Datensätzen zu verbessern, versuchen einige Methoden, die Minderheitsklasse hervorzuheben. Das kann gemacht werden, indem man mehr Daten aus der Minderheitsklasse hinzufügt oder anpasst, wie das Modell die Daten sieht, um sicherzustellen, dass es aus beiden Klassen effektiv lernt.

Die Idee ist, ein besseres Gleichgewicht zu bekommen, damit Modelle genaue Vorhersagen für alle Klassen machen können, nicht nur für die mit mehr Beispielen.