Problema de desequilibrio de clase en el aprendizaje automático

¿Cuál es el problema de desequilibrio de clase?? Es el problema en el aprendizaje automático donde el número total de una clase de datos (positivo) es mucho menor que el número total de otra clase de datos (negativo).

1. ¿Qué es el desequilibrio de la clase en el aprendizaje automático??
2. ¿Por qué el desequilibrio de clase es un problema de aprendizaje automático??
3. ¿Cuál es el problema con los datos desequilibrados en el aprendizaje automático??
4. ¿Qué es un problema de desequilibrio de clase? ¿Cómo se puede resolver??

¿Qué es el desequilibrio de la clase en el aprendizaje automático??

Un conjunto de datos de clasificación con proporciones de clase sesgadas se llama desequilibrada. Las clases que conforman una gran proporción del conjunto de datos se denominan clases mayoritarias. Aquellos que conforman una proporción menor son clases minoritarias.

¿Por qué el desequilibrio de clase es un problema de aprendizaje automático??

El problema del desequilibrio de clases generalmente ocurre cuando hay muchas más casos de algunas clases que otras. En tales casos, los clasificadores estándar tienden a verse abrumados por las grandes clases e ignoran los pequeños.

¿Cuál es el problema con los datos desequilibrados en el aprendizaje automático??

Los datos desequilibrados son un problema común en el aprendizaje automático, lo que trae desafíos para presentar una correlación, separación y evaluación de clases, y da como resultado un bajo rendimiento del modelo.

¿Qué es un problema de desequilibrio de clase? ¿Cómo se puede resolver??

Definición. Se dice que los datos sufren el problema del desequilibrio de la clase cuando las distribuciones de clase están altamente desequilibradas. En este contexto, muchos algoritmos de aprendizaje de clasificación tienen baja precisión predictiva para la clase poco frecuente. El aprendizaje sensible a los costos es un enfoque común para resolver este problema.