Hochgradig unausgeglichener Datensatz

Was ist ein stark unausgewogener Datensatz?

Unausgewogene Daten beziehen sich auf solche Datensätze, bei denen die Zielklasse eine ungleiche Verteilung der Beobachtungen aufweist, d. h. ein Klassenlabel hat eine sehr hohe Anzahl von Beobachtungen und das andere eine sehr geringe Anzahl von Beobachtungen.
 

Was ist ein unausgewogener Datensatz mit Beispiel?

Unausgewogene Daten liegen vor, wenn die Anzahl der Beobachtungen in den verschiedenen Klassen nicht oder nur annähernd gleich ist. Bei einem Datensatz von Kreditkartentransaktionen könnte es beispielsweise 99,9 % rechtmäßige Transaktionen und nur 0,1 % Betrugsfälle geben. Dies ist ein sehr unausgewogener Datensatz.
 

Wie viel Ungleichgewicht zwischen den Klassen ist zu viel?

Das Problem des Ungleichgewichts ist nicht formell definiert, daher gibt es keinen „offiziellen Schwellenwert“, der besagt, dass wir es mit einem Klassenungleichgewicht zu tun haben, aber ein Verhältnis von 1 zu 10 ist in der Regel unausgewogen genug, um von der Anwendung von Ausgleichstechniken zu profitieren.
 

Ist ein unausgewogener Datensatz ein Problem?

Außerdem besteht das Problem, dass Modelle, die auf unausgewogenen Datensätzen trainiert wurden, oft schlechte Ergebnisse erzielen, wenn sie verallgemeinern müssen (eine Klasse vorhersagen oder ungesehene Beobachtungen klassifizieren). Unabhängig von dem von Ihnen gewählten Algorithmus sind einige Modelle anfälliger für unausgewogene Daten als andere.

Wie kann ich feststellen, ob meine Daten unausgewogen sind?

Mit einfachen Worten: Sie müssen prüfen, ob ein Ungleichgewicht zwischen den Klassen in Ihrer Zielvariablen besteht. Wenn Sie das Verhältnis zwischen DEATH_EVENT=1 und DEATH_EVENT=0 überprüfen, beträgt es 2:1, was bedeutet, dass unser Datensatz unausgewogen ist. Um ein Gleichgewicht herzustellen, können wir entweder eine Über- oder Unterstichprobe der Daten vornehmen.
 

Welches Modell funktioniert am besten bei unausgewogenen Daten?

Hybride Methoden

Das Ensemble-Lernen ist einer der am häufigsten verwendeten Klassifikatoren, der Methoden auf Datenebene und auf algorithmischer Ebene kombiniert, um das Problem unausgewogener Daten zu lösen [34]. Das Hauptziel des Ensembles besteht darin, eine bessere Vorhersageleistung zu erzielen als bei der Verwendung eines einzelnen Klassifikators.
 

Wie kann ich Overfitting bei unausgewogenen Daten verhindern?

Der beste Weg, um eine Überanpassung zu verhindern, besteht darin, ML Best-Practices zu folgen, einschließlich:

1. Verwendung von mehr Trainingsdaten und eliminierender statistischer Tendenz. Weniger Merkmale.
2. Regularisierung und Hyperparameteroptimierung.
3. Einschränkungen der Modellkomplexität. br>

   Ist Random Forest gut für unausgewogene Daten?

   Auch hier ist Random Forest bei einer Vielzahl von Problemen sehr effektiv, aber wie bei Bagging ist die Leistung des Standardalgorithmus bei unausgewogenen Klassifizierungsproblemen nicht sehr gut.
    

   Welcher Prozentsatz gilt als unausgewogene Daten?

   Der prozentuale Anteil der Positiven an der Gesamtzahl wird auch als Prävalenz bezeichnet. Auch wenn es keinen festen Schwellenwert gibt, werden wir uns darauf einigen, einen Datensatz als unausgewogen zu betrachten, wenn die Prävalenz ≤ 10 % ist. In realen Anwendungen ist das Ungleichgewicht der Klassen das bei weitem häufigste Szenario.
    

   
   
   

   Was ist der Unterschied zwischen ausgewogenen und unausgewogenen Datensätzen?

   Bei unausgewogenen Daten ist die Anzahl der Beobachtungen für alle Klassen in einem Klassifizierungsdatensatz nicht gleich. Betrachten wir ein Zwei-Klassen-Problem, wenn der Datensatz 50 % einer Problemklasse und 50 % einer anderen Problemklasse enthält, dann spricht man von ausgewogenen Daten.
    

   Wie bestimmt man einen ausgewogenen und unausgewogenen Datensatz?

   Was sind ausgewogene und unausgewogene Datensätze? Betrachten Sie die Farbe Orange als einen positiven Wert und die Farbe Blau als einen negativen Wert. Wir können sagen, dass die Anzahl der positiven Werte und der negativen Werte ungefähr gleich ist. Unausgeglichener Datensatz: – Wenn es einen sehr großen Unterschied zwischen den positiven und negativen Werten gibt.