O que significa "Dados desbalanceados"?
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Dados desbalanceados acontecem quando uma categoria ou classe em um conjunto de dados tem muito mais instâncias do que outra. Essa situação pode causar problemas na hora de fazer previsões ou classificações, porque o modelo pode acabar focando demais na classe majoritária e ignorando a classe minoritária.
Por exemplo, imagine um conjunto de dados usado pra detectar fraudes em transações financeiras. Se tem 95 transações legítimas pra cada 5 fraudulentas, o modelo pode aprender a marcar tudo como legítimo pra ter uma precisão alta. Mas assim, ele acabaria perdendo a maioria dos casos de fraude.
Por Que Isso É Importante
Dados desbalanceados podem impactar o desempenho dos modelos de machine learning em várias áreas, como saúde, finanças e manufatura. Por exemplo, em diagnósticos médicos, um modelo treinado com dados desbalanceados pode não conseguir identificar doenças raras, porque a maior parte dos dados vem de condições comuns.
Soluções
Pra lidar com dados desbalanceados, várias técnicas podem ser usadas. Uma abordagem comum é equilibrar o conjunto de dados, seja adicionando mais amostras da classe minoritária ou reduzindo as amostras da classe majoritária. Outra forma é modificar o algoritmo de aprendizado pra prestar mais atenção à classe minoritária.
Usar essas estratégias pode resultar em previsões melhores e desempenho aprimorado nas tarefas de machine learning, garantindo que casos importantes não sejam ignorados.