O que significa "Equilíbrio de Classe"?

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O balanceamento de classes é um conceito importante no treinamento de modelos de aprendizado de máquina, especialmente em tarefas como classificação de imagens. Ele se refere à distribuição de diferentes categorias, ou classes, dentro de um conjunto de dados. Quando um conjunto de dados é balanceado, isso significa que cada classe tem um número parecido de exemplos. Isso ajuda o modelo a aprender a reconhecer cada categoria de forma eficaz.

Em muitos casos, se uma classe tem muito mais exemplos do que as outras, o modelo pode ficar tendencioso. Isso significa que ele pode se sair bem na classe mais popular, mas mal nas menos comuns. Por exemplo, em um conjunto de dados de animais, se tem muitas imagens de gatos, mas apenas algumas de cães, o modelo pode ter dificuldade em identificar os cães corretamente.

Balancear as classes garante que o modelo tenha dados suficientes para aprender de todas as categorias, resultando em um desempenho melhor no geral. Isso é especialmente importante em áreas como a imagem médica, onde diagnósticos perdidos podem ter consequências sérias. Ao prestar atenção no balanceamento de classes, os pesquisadores conseguem criar modelos mais confiáveis e precisos.