Pandas Données déséquilibrées

1. Comment réparer les données déséquilibrées?
2. Comment puis-je vérifier si un ensemble de données est déséquilibré en python?
3. Quelle est la meilleure approche pour gérer un ensemble de données déséquilibré?

Comment réparer les données déséquilibrées?

Le suréchantillonnage aléatoire est la technique d'échantillonnage la plus simple pour équilibrer la nature déséquilibrée de l'ensemble de données. Il équilibre les données en reproduisant les échantillons des classes minoritaires. Cela ne provoque aucune perte d'informations, mais l'ensemble de données est soumis à un sur-ajustement à mesure que les mêmes informations sont copiées.

Comment puis-je vérifier si un ensemble de données est déséquilibré en python?

En termes simples, vous devez vérifier s'il y a un déséquilibre dans les classes présentes dans votre variable cible. Si vous vérifiez le rapport entre Death_Event = 1 et Death_Event = 0, il est 2: 1, ce qui signifie que notre ensemble de données est déséquilibré. Pour équilibrer, nous pouvons soit suréchantillonner, soit sous-échantillonner les données.

Quelle est la meilleure approche pour gérer un ensemble de données déséquilibré?

Une méthode largement adoptée et peut-être la plus simple pour faire face à des ensembles de données hautement déséquilibrés est appelé rééchantillonnage. Il consiste à éliminer les échantillons de la classe majoritaire (sous-échantillonnage) et / ou à ajouter plus d'exemples de la classe minoritaire (sur-échantillonnage).