Sınıf Dengesizliği ile Baş Etme Yöntemleri

Sınıf dengesizliği, makine öğreniminde yaygın bir sorundur. Dengesiz sınıflar, modelin doğru öğrenmesini zorlaştırabilir. İşte bu sorunu çözmeye yönelik bazı yöntemler:

1. Class Weight (Sınıf Ağırlığı)

• Modelin öğrenme sürecinde nadir sınıflara daha fazla ağırlık verilir.
• Özellikle, kayıp fonksiyonunda sınıf ağırlıklarını kullanarak denge sağlanır.
• Bu yaklaşım, dengesiz dağılımda modelin nadir sınıfları daha iyi öğrenmesine yardımcı olur.

2. SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique)

• Nadir sınıfların örnek sayısını artırmak için sentetik veriler üretilir.
• Örnekler arasındaki mesafeyi kullanarak yeni veriler oluşturulur.
• Modelin daha iyi genelleme yapabilmesi için veri seti dengelenir.

3. Focal Loss

• Eğitim sırasında nadir sınıflar için daha fazla odaklanma sağlar.
• Kolay örneklerin kaybını azaltır ve zor örneklerin kaybını artırır.
• Dengesiz sınıflar için daha etkili bir öğrenme süreci oluşturur.

Bu yöntemler, makine öğrenimi projelerinde sınıf dengesizliği ile baş etmede yaygın olarak kullanılmaktadır. Hangi yöntemin kullanılacağı, projenin ihtiyaçlarına ve verinin özelliklerine bağlıdır.