Que signifie "Équilibre des classes"?

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L'équilibre des classes est un concept important dans l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique, surtout pour des tâches comme la classification d'images. Ça fait référence à la répartition des différentes catégories, ou classes, dans un jeu de données. Quand un jeu de données est équilibré, ça veut dire que chaque classe a un nombre similaire d'exemples. Ça aide le modèle à apprendre à reconnaître chaque catégorie efficacement.

Dans beaucoup de cas, si une classe a beaucoup plus d'exemples que les autres, le modèle risque de devenir biaisé. Ça veut dire qu'il pourrait bien performer sur la classe populaire mais mal sur les moins courantes. Par exemple, dans un jeu de données d'animaux, s'il y a plein d'images de chats mais seulement quelques images de chiens, le modèle pourrait galérer à identifier les chiens correctement.

Équilibrer les classes assure que le modèle ait assez de données pour apprendre de toutes les catégories, ce qui mène à une meilleure performance globale. C'est super important dans des domaines comme l'imagerie médicale, où des diagnostics ratés peuvent avoir des conséquences graves. En faisant attention à l'équilibre des classes, les chercheurs peuvent créer des modèles plus fiables et précis.