Dados Desbalanceados em Machine Learning: Fundamentos e Técnicas

Neste artigo, exploraremos os desafios dos dados desbalanceados em machine learning e como lidar com esse problema com técnicas de reamostragem. Entenda como o desbalanceamento afeta modelos de previsão e descubra soluções práticas para melhorar a precisão e equilibrar as classes.

Desafios dos Dados Desbalanceados em Machine Learning

Os dados desbalanceados em machine learning são um problema comum em muitos conjuntos de dados do mundo real, em que uma classe está em minoria em relação às outras. Isso pode levar a modelos tendenciosos que favorecem a classe majoritária. Neste artigo, abordaremos os fundamentos sobre dados desbalanceados e as principais técnicas para lidar com esse desafio.

• Os dados desbalanceados são comuns em conjuntos de dados do mundo real
• O desbalanceamento pode resultar em modelos tendenciosos
• Os modelos tendenciosos podem favorecer a classe majoritária

Motivação: Previsão de Pagamento de Empréstimos

Ao analisar os dados, vemos que a maioria das pessoas paga os empréstimos, enquanto uma pequena parte não paga. Esse é o cenário de dados desbalanceados. Se treinarmos o modelo usando esses dados como estão, ele pode ter um viés de prever que todos pagarão os empréstimos apenas porque essa é a classe majoritária. De fato, ao treinar modelos com esses dados, as métricas como recall ficam baixas, indicando que o modelo não consegue prever bem a classe minoritária de maus pagadores.

• A maioria das pessoas paga os empréstimos, enquanto uma pequena parte não paga
• Treinar modelos com esses dados pode resultar em viés de prever que todos pagarão os empréstimos
• As métricas como recall ficam baixas ao treinar modelos com esses dados

O Que São Dados Desbalanceados?

Dados desbalanceados referem-se a situações em que uma classe possui um número significativamente menor de exemplos em comparação às outras classes. Por exemplo, na análise de empréstimos, a classe ‘não pagou’ tem menos casos do que a classe ‘pagou’, caracterizando um desbalanceamento entre as duas classes. Este desequilíbrio também pode ocorrer em situações com mais de duas classes, onde uma delas está em minoria.

• Exemplificar com situações do cotidiano, como a detecção de fraudes em transações financeiras, detecção de anomalias/intrusões e identificação de e-mails de spam.
• Destacar a importância do entendimento e tratamento dos dados desbalanceados para a precisão e eficácia dos modelos de machine learning.

Níveis de Desbalanceamento

Os níveis de desbalanceamento podem variar, definindo o tamanho do desafio enfrentado. O desbalanceamento pode ser classificado como leve, moderado ou extremo, com base na porcentagem de exemplos da classe minoritária. Quanto mais extremo o desbalanceamento, mais desafiador é para os modelos de machine learning aprenderem sobre a classe minoritária e mais propensos a ficarem enviesados.

• Explorar as características de cada nível de desbalanceamento, fornecendo exemplos numéricos para ilustrar a diferença entre eles.
• Destacar os desafios enfrentados em situações de desbalanceamento extremo e como isso pode impactar a eficácia dos modelos de machine learning.

Exemplos Reais de Dados Desbalanceados

Dados desbalanceados são comuns em problemas do mundo real, como detecção de fraudes em transações financeiras, identificação de anomalias/intrusões e classificação de e-mails como spam. Nestes casos, a maioria dos exemplos pertence a uma categoria, enquanto uma pequena parte representa a classe minoritária. Isso destaca a relevância do tratamento adequado dos dados desbalanceados para a eficácia dos modelos de machine learning.

• Ilustrar a ocorrência de dados desbalanceados em cenários do mundo real, utilizando exemplos concretos e relevantes para o leitor.
• Destacar a importância da abordagem correta para lidar com dados desbalanceados em aplicações de machine learning.

Desafio dos Dados Desbalanceados

Ao lidar com dados do mundo real, é comum encontrar desbalanceamento nos dados, onde a maioria dos visitantes de sites não convertem e uma pequena parte converte. Da mesma forma, a maioria dos clientes não abandona, mas uma pequena parte abandona. Esse desbalanceamento pode introduzir viés nos modelos de análise de dados, impactando diretamente nos resultados obtidos.

• O desbalanceamento de dados é uma situação comum em problemas do mundo real
• A maioria dos visitantes de sites não convertem, enquanto uma pequena parte converte
• A maioria dos clientes não abandona, mas uma pequena parte abandona
• O desbalanceamento de dados pode introduzir viés nos modelos de análise de dados

Técnicas para Lidar com Dados Desbalanceados

Existem diversas técnicas para lidar com o desbalanceamento de dados, sendo as principais o oversampling e o undersampling. O oversampling consiste em aumentar a quantidade de dados da classe minoritária, enquanto o undersampling reduz a quantidade de dados da classe majoritária. Ambas as técnicas visam balancear as classes e reduzir o viés nos modelos de análise de dados.

• Oversampling e undersampling são as principais técnicas para lidar com dados desbalanceados
• Oversampling aumenta a quantidade de dados da classe minoritária
• Undersampling reduz a quantidade de dados da classe majoritária
• Ambas as técnicas visam balancear as distribuições das classes nos dados

Implementação de Técnicas de Reamostragem

A biblioteca Imbalanced Learn é uma ferramenta que implementa diversas técnicas de oversampling e undersampling. Ao utilizar essa biblioteca, é possível criar um baseline sem reamostragem e aplicar diferentes técnicas de reamostragem para comparar os resultados. Cada conjunto de dados é único, portanto, a realização de experimentos controlados é essencial para avaliar a eficácia das técnicas de reamostragem.

• A biblioteca Imbalanced Learn implementa técnicas de oversampling e undersampling
• É possível criar um baseline sem reamostragem utilizando a biblioteca
• A biblioteca permite a aplicação de diferentes técnicas de reamostragem para comparar os resultados
• A realização de experimentos controlados é essencial para avaliar a eficácia das técnicas de reamostragem

Conclusão

Ao compreender e aplicar técnicas de reamostragem, é possível mitigar os efeitos negativos dos dados desbalanceados, melhorando a capacidade dos modelos de machine learning em lidar com classes minoritárias. Através de experimentos controlados, é possível encontrar a abordagem mais eficaz para cada conjunto de dados específico.