Работа с несбалансированными наборами данных: стратегии для машинного обучения. Эта инфографика иллюстрирует четыре стратегии работы с несбалансированными наборами данных в машинном обучении: передискретизация миноритарного класса, недодискретизация мажоритарного класса, корректировка весов классов и обучение изолированных моделей. Эти методы направлены на смягчение влияния дисбаланса классов на производительность модели, обеспечивая более точные прогнозы и лучшие