Que signifie "Sous-échantillonnage"?

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L'under-sampling est une technique utilisée en analyse de données pour gérer les situations où certaines catégories de données ont beaucoup plus d'exemples que d'autres. On voit souvent ça quand une classe est beaucoup plus grande qu'une autre, ce qui peut poser des problèmes pour entraîner des modèles à faire des prédictions.

Pour équilibrer les données, l'under-sampling réduit le nombre d'exemples de la classe plus grande. L'objectif est de créer un jeu de données plus équilibré où les deux classes ont un nombre d'exemples similaire. Ça peut aider à améliorer la performance des modèles d'apprentissage machine parce qu'ils peuvent apprendre de manière plus équitable des deux classes.

Bien que l'under-sampling puisse être utile, ça a aussi des inconvénients. En enlevant trop d'exemples de la classe la plus grande, on risque de perdre des infos précieuses. Pour contourner ça, certaines méthodes combinent l'under-sampling avec d'autres techniques, comme le bagging, pour maintenir une meilleure précision et profiter au maximum des données disponibles.

En gros, l'under-sampling est un outil pratique pour gérer les données déséquilibrées, mais il faut l'utiliser avec précaution pour éviter de perdre des infos importantes.