Решение задачи классификации наблюдений при явном доминировании одного класса в выборке над другим прежде всего опирается на природу дисбаланса, как обосновать применимость методов, не уйти в решение задачи поиска аномалий и верно классифицировать наблюдения рассмотрим в статье

Нередко возникают ситуации, когда в обучающем наборе данных доля примеров некоторого класса слишком мала. Данное явление называется классовым дисбалансом, и эта проблема в дальнейшем усложняет обучение нейронных сетей. Рассмотрим различные методы в рамках стратегии увеличения числа примеров миноритарного класса, позволяющие решить эту проблему.

Во время обучения модели столкнулись с несбалансированными данными? Расскажем вам об инструменте, который поможет решить данную задачу.