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O que é: Técnicas de Balanceamento de Dados

O que é: Técnicas de Balanceamento de Dados

O balanceamento de dados é uma técnica essencial no campo da ciência de dados e do aprendizado de máquina. É um processo que visa equalizar a distribuição dos dados em um conjunto de treinamento, a fim de evitar qualquer viés ou desequilíbrio que possa afetar negativamente o desempenho do modelo preditivo. Neste glossário, exploraremos as principais técnicas de balanceamento de dados e como elas podem ser aplicadas para melhorar a qualidade e a precisão dos modelos de aprendizado de máquina.

Por que o balanceamento de dados é importante?

O balanceamento de dados desempenha um papel crucial no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina precisos e confiáveis. Em muitos problemas de classificação, os conjuntos de dados podem apresentar uma distribuição desigual entre as classes-alvo. Isso pode levar a um viés do modelo, onde ele tende a favorecer a classe majoritária e apresentar um desempenho inferior na classificação das classes minoritárias. O balanceamento de dados ajuda a mitigar esse problema, permitindo que o modelo aprenda de forma equilibrada a partir de exemplos de todas as classes.

Técnicas de balanceamento de dados

1. Undersampling

O undersampling é uma técnica que visa reduzir a quantidade de exemplos da classe majoritária para igualar o número de exemplos da classe minoritária. Isso pode ser feito selecionando aleatoriamente uma amostra da classe majoritária ou aplicando algoritmos de seleção mais sofisticados, como o NearMiss ou o Tomek Links. O undersampling é útil quando há um grande desequilíbrio entre as classes e a quantidade de dados é limitada.

2. Oversampling

O oversampling é o oposto do undersampling e envolve a replicação ou geração de novos exemplos da classe minoritária para igualar o número de exemplos da classe majoritária. Existem várias técnicas de oversampling, como a replicação aleatória, o SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) e o ADASYN (Adaptive Synthetic Sampling). O oversampling é útil quando há uma quantidade limitada de exemplos da classe minoritária e é necessário aumentar sua representação no conjunto de treinamento.

3. Combinação de undersampling e oversampling

Em alguns casos, pode ser benéfico combinar as técnicas de undersampling e oversampling para obter um conjunto de dados balanceado. Isso pode ser feito aplicando primeiro o undersampling para reduzir a classe majoritária e, em seguida, aplicando o oversampling para aumentar a classe minoritária. Essa abordagem pode ajudar a obter um equilíbrio ideal entre as classes e melhorar o desempenho do modelo.

4. Geração de dados sintéticos

A geração de dados sintéticos é uma técnica que envolve a criação de novos exemplos de dados com base nos exemplos existentes. Isso pode ser feito usando algoritmos de geração de dados, como o SMOTE ou o ADASYN mencionados anteriormente. A geração de dados sintéticos é especialmente útil quando há uma quantidade limitada de exemplos da classe minoritária e é difícil coletar mais dados reais.

5. Ponderação de classes

A ponderação de classes é uma técnica que atribui pesos diferentes às classes durante o treinamento do modelo. Isso permite que o modelo dê mais importância aos exemplos da classe minoritária, compensando o desequilíbrio na distribuição dos dados. A ponderação de classes pode ser feita ajustando os pesos diretamente nas funções de custo do modelo ou usando algoritmos de aprendizado de máquina que suportam a ponderação de classes.

6. Ensemble Learning

O ensemble learning é uma técnica que combina múltiplos modelos de aprendizado de máquina para obter uma previsão final. No contexto do balanceamento de dados, o ensemble learning pode ser usado para combinar modelos treinados em conjuntos de dados balanceados, onde cada modelo é especializado em lidar com uma classe específica. Isso pode melhorar significativamente a capacidade do modelo de lidar com classes minoritárias e melhorar a precisão geral da classificação.

7. Avaliação cuidadosa

Ao lidar com conjuntos de dados desbalanceados, é importante realizar uma avaliação cuidadosa do desempenho do modelo. Métricas tradicionais, como a acurácia, podem ser enganosas quando há um desequilíbrio significativo entre as classes. É recomendado o uso de métricas mais apropriadas, como a precisão, a recall e a F1-score, que levam em consideração a distribuição dos dados e a capacidade do modelo de lidar com classes minoritárias.

Conclusão

Em resumo, o balanceamento de dados é uma etapa crucial no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina precisos e confiáveis. As técnicas de balanceamento de dados mencionadas neste glossário podem ajudar a mitigar o viés do modelo e melhorar a capacidade de lidar com classes minoritárias. É importante escolher a técnica de balanceamento de dados mais adequada para o problema em questão e realizar uma avaliação cuidadosa do desempenho do modelo. Com o balanceamento adequado dos dados, é possível obter resultados mais precisos e confiáveis em problemas de classificação.

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