Qu'est-ce que les Données Imbriquées

Les données déséquilibrées se réfèrent à une situation dans l'apprentissage automatique où la distribution des classes n'est pas uniforme. Cela conduit souvent à des modèles qui performent mal sur les classes minoritaires. Par exemple, dans la détection de fraudes, le nombre de transactions frauduleuses est beaucoup plus faible que celui des transactions légitimes. Ce déséquilibre peut biaiser les prédictions du modèle en faveur de la classe majoritaire, affectant son efficacité globale.

Lors du traitement des données déséquilibrées, des techniques telles que le suréchantillonnage de la classe minoritaire ou le sous-échantillonnage de la classe majoritaire sont couramment utilisées. De plus, l'utilisation de métriques d'évaluation spécifiques comme le score F1 ou l'AUC peut aider à mieux comprendre la performance du modèle sur des ensembles de données déséquilibrées. Ces méthodes garantissent que le modèle apprend à identifier efficacement les classes minoritaires, ce qui est crucial dans des applications telles que le diagnostic médical ou la détection de fraudes.

Avec l'avancement de la science des données, de nouvelles stratégies comme les réseaux antagonistes génératifs (GANs) émergent pour aborder ce problème. Cependant, il faut faire attention à éviter le surajustement ou la perte d'informations précieuses. Choisir la bonne approche en fonction du contexte spécifique est essentiel pour construire des modèles fiables.