O balanceamento de classes é essencial para obter bons resultados em problemas de classificação com distribuições desbalanceadas entre as classes. Neste artigo, vamos explorar em detalhes o funcionamento do ADASYN, uma técnica eficiente que gera novos exemplos sintéticos focando nos casos mais difíceis de serem separados pelo classificador.
Balanceamento de Classes com ADASYN
O balanceamento de classes refere-se à modificação da distribuição de uma base de dados para lidar com o problema de conjuntos de dados desbalanceados, nos quais uma classe está em maioria em relação às outras. Isso pode prejudicar o desempenho de muitos algoritmos de aprendizado de máquina, que tendem a favorecer as classes majoritárias.
- Problema de conjuntos de dados desbalanceados
- Prejuízo ao desempenho de algoritmos de aprendizado de máquina
- Favorecimento das classes majoritárias
O que é o ADASYN?
O ADASYN (Adaptive Synthetic Sampling Approach for Imbalanced Learning) é uma técnica de balanceamento de classes que funciona gerando novos exemplos sintéticos para as classes minoritárias, dando mais ênfase e peso para os exemplos mais difíceis de serem classificados.
- Técnica de balanceamento de classes
- Geração de novos exemplos sintéticos
- Ênfase nos exemplos mais difíceis de classificar
Funcionamento do ADASYN
O algoritmo utiliza uma distribuição ponderada dos exemplos da classe minoritária, de acordo com o quão difícil cada observação é para ser classificada corretamente. Assim, mais exemplos sintéticos são gerados para as observações mais complexas, equilibrando melhor a base de dados.
- Distribuição ponderada dos exemplos da classe minoritária
- Geração de mais exemplos sintéticos para observações complexas
- Equilíbrio da base de dados
Vantagens do ADASYN
O ADASYN apresenta algumas vantagens importantes em relação a outras abordagens de balanceamento de classes:
- Gera mais exemplos sintéticos para as observações mais difíceis de serem classificadas
- Utiliza informações das classes majoritárias para identificar melhor a fronteira de decisão
- Pode ser aplicado em problemas multiclasses
- Permite definir o nível de balanceamento desejado
- Eficiência em comparação com o oversampling aleatório
O que é o ADASYN?
O ADASYN (Adaptive Synthetic Sampling) é um algoritmo utilizado para lidar com desequilíbrios de classes em conjuntos de dados. Ele gera dados sintéticos para a classe minoritária, com ênfase nos exemplos de fronteira entre as classes majoritária e minoritária.
- O ADASYN é um algoritmo que visa lidar com desequilíbrios de classes em conjuntos de dados.
- Ele gera dados sintéticos para a classe minoritária, com foco nos exemplos de fronteira entre as classes majoritária e minoritária.
Como funciona o ADASYN?
O algoritmo ADASYN opera em 5 passos principais, que incluem a determinação do Balance Ratio, treinamento do classificador KNN, cálculo de pesos por observação, normalização dos pesos e geração de novos exemplos sintéticos.
- O ADASYN opera em 5 passos principais para gerar dados sintéticos para a classe minoritária.
- Esses passos incluem a determinação do Balance Ratio, treinamento do classificador KNN, cálculo de pesos por observação, normalização dos pesos e geração de novos exemplos sintéticos.
Comparação com SMOTE
O ADASYN se diferencia do SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) em diversos aspectos, como o treinamento do KNN, a interpolação de pontos e a ênfase dada às observações mais difíceis de classificar.
- O ADASYN e o SMOTE diferem em relação ao treinamento do KNN, à interpolação de pontos e à ênfase dada às observações mais difíceis de classificar.
- Enquanto o SMOTE treina o KNN apenas com os exemplos da classe minoritária, o ADASYN utiliza exemplos de todas as classes.
O que é o ADASYN?
O ADASYN (Adaptive Synthetic Sampling) é uma técnica utilizada para lidar com conjuntos de dados desbalanceados em problemas de classificação. Ele gera dados sintéticos para as classes minoritárias, focando nos exemplos mais desafiadores para o classificador.
- O ADASYN é uma técnica para lidar com conjuntos de dados desbalanceados em problemas de classificação.
- Ele gera dados sintéticos para as classes minoritárias, focando nos exemplos mais desafiadores para o classificador.
Aplicação em problemas multiclasses
O ADASYN pode ser utilizado em problemas de classificação com 3 ou mais classes (multiclasse), onde uma ou mais classes estão em minoria. Ele funciona de maneira similar ao caso com 2 classes, treinando um KNN com exemplos de todas as classes, calculando os pesos R das classes minoritárias e gerando mais exemplos sintéticos para observações com maior peso R. Além disso, o ADASYN aceita alguns parâmetros para definir exatamente quais classes devem ser balanceadas.
- O ADASYN pode ser aplicado em problemas de classificação com 3 ou mais classes, onde uma ou mais classes estão em minoria.
- Ele funciona de maneira similar ao caso com 2 classes, treinando um KNN com exemplos de todas as classes e calculando os pesos R das classes minoritárias.
- O ADASYN aceita alguns parâmetros para definir quais classes devem ser balanceadas, proporcionando flexibilidade no tratamento de casos multiclasses desbalanceados.
Exemplos de aplicação
O ADASYN pode melhorar significativamente o desempenho de modelos em diversas aplicações com conjuntos de dados desbalanceados, como detecção de fraudes, diagnóstico médico e manutenção preditiva. Em todos esses casos, modelos treinados sem um balanceamento de classes adequado tenderão a ignorar as classes minoritárias, que são justamente o foco nessas aplicações. O ADASYN fornece uma solução eficiente para melhorar o desempenho nesses cenários, equilibrando as classes de interesse e destacando os exemplos mais desafiadores para o modelo.
- O ADASYN pode melhorar o desempenho de modelos em aplicações com conjuntos de dados desbalanceados, como detecção de fraudes, diagnóstico médico e manutenção preditiva.
- Modelos treinados sem balanceamento de classes adequado tenderão a ignorar as classes minoritárias, o que é o foco em muitas aplicações.
- O ADASYN equilibra as classes de interesse e destaca os exemplos mais desafiadores para o modelo, fornecendo uma solução eficiente para melhorar o desempenho.
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Conclusão
O ADASYN se destaca por ser uma técnica eficiente, que gera novos exemplos sintéticos focando nos casos mais difíceis de serem separados pelo classificador. Comparado a outras abordagens, o ADASYN leva em conta informações das classes majoritárias para identificar melhor a fronteira de decisão, além de permitir o balanceamento customizado em problemas multiclasses. Portanto, o ADASYN é uma importante ferramenta para melhorar o desempenho de modelos treinados em bases de dados desbalanceadas, devendo fazer parte do toolkit de qualquer cientista de dados.