Cosa significa "Dati sbilanciati"?
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I dati sbilanciati si verificano quando una categoria o classe in un dataset ha molte più istanze di un'altra. Questa situazione può portare a problemi quando si cerca di fare previsioni o classificazioni, perché il modello potrebbe concentrarsi troppo sulla classe maggioritaria e ignorare quella minoritaria.
Per esempio, pensa a un dataset usato per rilevare frodi nelle transazioni finanziarie. Se ci sono 95 transazioni legittime per ogni 5 fraudolente, il modello potrebbe imparare a etichettare tutto come legittimo per raggiungere un'alta accuratezza. Tuttavia, in questo modo mancherebbe la maggior parte dei casi di frode.
Perché è Importante
I dati sbilanciati possono influenzare le performance dei modelli di machine learning in vari settori, come sanità, finanza e produzione. Ad esempio, nella diagnosi medica, un modello addestrato su dati sbilanciati potrebbe non riuscire a identificare malattie rare perché la maggior parte dei dati proviene da condizioni comuni.
Soluzioni
Per affrontare i dati sbilanciati, si possono usare diverse tecniche. Un approccio comune è bilanciare il dataset, aggiungendo più campioni dalla classe minoritaria o riducendo i campioni dalla classe maggioritaria. Un altro metodo è modificare l'algoritmo di apprendimento per prestare più attenzione alla classe minoritaria.
Utilizzare queste strategie può portare a previsioni migliori e a performance migliorate nelle attività di machine learning, assicurando che i casi importanti non vengano trascurati.