Jeu de données fortement déséquilibré

Qu’est-ce qu’un ensemble de données fortement déséquilibré ?

Les données déséquilibrées désignent les types d’ensembles de données où la classe cible présente une distribution inégale des observations, c’est-à-dire qu’une étiquette de classe présente un nombre très élevé d’observations et l’autre un nombre très faible.
 

Qu’est-ce qu’un ensemble de données déséquilibré, avec un exemple ?

Dans ce cadre, nous avons des données déséquilibrées lorsque le nombre d’observations entre les classes n’est pas égal ou presque égal. Par exemple, pour un ensemble de données sur les transactions par carte de crédit, il peut y avoir 99,9 % de transactions légitimes et seulement 0,1 % de fraudes. Il s’agit d’un ensemble de données fortement déséquilibré.
 

Jusqu’à quel point le déséquilibre des classes est-il excessif ?

Le problème du déséquilibre n’est pas défini formellement, il n’y a donc pas de « seuil officiel » pour dire que nous avons affaire à un déséquilibre de classe, mais un rapport de 1 à 10 est généralement suffisamment déséquilibré pour bénéficier de l’utilisation de techniques d’équilibrage.
 

Le déséquilibre des données pose-t-il un problème ?

En outre, le problème est que les modèles formés sur des ensembles de données non équilibrés ont souvent de mauvais résultats lorsqu’ils doivent généraliser (prédire une classe ou classer des observations non vues). Malgré l’algorithme que vous choisissez, certains modèles seront plus sensibles aux données déséquilibrées que d’autres.

Comment puis-je savoir si mes données sont déséquilibrées ?

En d’autres termes, vous devez vérifier s’il existe un déséquilibre entre les classes présentes dans votre variable cible. Si vous vérifiez le rapport entre DEATH_EVENT=1 et DEATH_EVENT=0, il est de 2:1, ce qui signifie que notre ensemble de données est déséquilibré. Pour équilibrer, nous pouvons soit sur-échantillonner, soit sous-échantillonner les données.
 

Quel modèle fonctionne le mieux dans les données déséquilibrées ?

Méthodes hybrides

L’apprentissage d’ensemble est l’un des classificateurs les plus fréquemment utilisés qui combine des méthodes au niveau des données et au niveau algorithmique pour traiter le problème des données déséquilibrées [34]. L’objectif principal de l’ensemble est d’obtenir une meilleure performance prédictive que dans le cas de l’utilisation d’un seul classifieur.
 

Comment arrêter l’Overfitting dans les données déséquilibrées ?

La meilleure façon d’éviter le sur-ajustement est de suivre les meilleures pratiques ML, notamment:

La forêt aléatoire est-elle bonne pour les données déséquilibrées ?

Encore une fois, la forêt aléatoire est très efficace sur un large éventail de problèmes, mais comme pour le bagging, les performances de l’algorithme standard ne sont pas excellentes sur les problèmes de classification déséquilibrée.
 

Quel pourcentage est considéré comme des données déséquilibrées ?

Le pourcentage de positifs sur le total est également appelé prévalence. Même s’il n’existe pas de seuil dur, nous accepterons de considérer un jeu de données comme déséquilibré lorsque la prévalence ≤ 10%. Dans les applications réelles, le déséquilibre de classe est de loin le scénario le plus courant.
 

Quelle est la différence entre les ensembles de données équilibrés et non équilibrés ?

On parle de données déséquilibrées lorsque le nombre d’observations n’est pas le même pour toutes les classes d’un ensemble de données de classification. Si nous considérons un problème à deux classes, si l’ensemble de données contient 50 % d’une classe de problème et 50 % d’une autre classe de problème, on parle de données équilibrées.
 

Comment déterminer un ensemble de données équilibré et déséquilibré ?

Que sont les ensembles de données équilibrés et déséquilibrés ? Considérons la couleur orange comme une valeur positive et la couleur bleue comme une valeur négative. Nous pouvons dire que le nombre de valeurs positives et de valeurs négatives est approximativement le même. Ensemble de données déséquilibré : – S’il y a une très grande différence entre les valeurs positives et les valeurs négatives.