Gestion des données déséquilibrées
Les données déséquilibrées sont courantes dans de nombreuses applications de machine learning, où certaines classes d’une variable cible sont largement sous-représentées par rapport à d’autres. Un tel déséquilibre peut nuire à la performance des modèles, car ces derniers peuvent devenir biaisés en faveur de la classe majoritaire. Cette section explore différentes méthodes pour traiter les problèmes d’imbalance des classes et améliorer les performances des modèles.
Ce que vous allez apprendre dans cette section :
Introduction à l’imbalance des classes
Découvrez le problème des données déséquilibrées et comment il peut affecter les performances des modèles, notamment en introduisant un biais vers la classe majoritaire. Il est crucial d’aborder ce problème pour garantir une évaluation juste des modèles.
Sous-échantillonnage (Undersampling) des classes majoritaires avec RandomUnderSampler de imblearn
Apprenez à utiliser le RandomUnderSampler de imblearn pour sous-échantillonner la classe majoritaire de manière aléatoire, équilibrant ainsi votre dataset.
Sur-échantillonnage (Oversampling) des classes minoritaires avec RandomOverSampler de imblearn
Découvrez comment utiliser RandomOverSampler de imblearn pour augmenter le nombre d’exemples de la classe minoritaire et équilibrer vos données.
Sur-échantillonnage avec SMOTE
Apprenez à générer des exemples synthétiques pour la classe minoritaire avec SMOTE, afin d’éviter les copies exactes et rendre vos données plus diversifiées.
Sous-échantillonnage avec NearMiss
Découvrez NearMiss, une technique de sous-échantillonnage qui conserve les exemples de la classe majoritaire les plus proches des exemples de la classe minoritaire.
Équilibrage des classes avec ADASYN
ADASYN génère des exemples synthétiques pour la classe minoritaire en fonction de la densité des classes, avec un focus sur les zones les plus rares de la classe minoritaire.
Analyse des effets des méthodes d’échantillonnage sur la performance du modèle
Explorez l’impact des méthodes d’échantillonnage sur la performance des modèles en étudiant des métriques comme la précision, le rappel et d’autres scores.
Équilibrage des classes en utilisant des poids pour les classes
Apprenez à appliquer des poids aux classes dans la fonction de perte pour donner plus d’importance à la classe minoritaire pendant l’entraînement du modèle.
Évaluation des modèles avec des données déséquilibrées
Découvrez les meilleures pratiques pour évaluer un modèle sur des données déséquilibrées en utilisant des métriques comme la précision, le rappel, et la matrice de confusion.
Visualisation des classes avant et après échantillonnage
Visualisez la répartition des classes avant et après l’échantillonnage avec des graphiques, pour mieux comprendre l’impact des techniques de traitement des données déséquilibrées.
💡 L’échantillonnage des données déséquilibrées est une étape clé pour construire des modèles robustes qui prennent en compte la diversité des classes, offrant ainsi des prédictions plus précises et équitables.