❓Как проводить кросс-валидацию, если у вас многоклассовая задача, а некоторые классы крайне редки
Работа с многоклассовыми наборами данных, где некоторые классы сильно недопредставлены, может быть сложной, даже при использовании стратифицированных методов. StratifiedKFold и StratifiedShuffleSplit стараются сохранить пропорции классов в каждом сплите, но если у некоторых классов слишком мало примеров, они могут не попасть в некоторые тестовые выборки. Это происходит просто потому, что данных недостаточно, чтобы обеспечить их равномерное распределение.
Возможные решения: 📝Убедитесь, что у каждого класса достаточно примеров, чтобы он мог попасть в каждый fold. 📝Используйте дополнительные техники, например, oversampling редких классов внутри каждого fold-а. 📝Если возможно, соберите больше данных для малочисленных классов. 📝В случаях, когда невозможно увеличить объём данных, можно использовать метрики, устойчивые к отсутствию класса в тесте (например, macro F1-score). 📝Либо реализовать собственную стратегию разбиения, которая будет гарантировать присутствие всех классов в каждом fold-е.
Частные случаи: 📝Если класс встречается всего несколько раз, он может отсутствовать в части разбиений — даже при стратификации. 📝При сильной диспропорции классов даже стратифицированные выборки могут иметь искажённое распределение, что потребует аккуратной интерпретации результатов и использования специальных метрик (precision, recall и др.).
❓Как проводить кросс-валидацию, если у вас многоклассовая задача, а некоторые классы крайне редки
Работа с многоклассовыми наборами данных, где некоторые классы сильно недопредставлены, может быть сложной, даже при использовании стратифицированных методов. StratifiedKFold и StratifiedShuffleSplit стараются сохранить пропорции классов в каждом сплите, но если у некоторых классов слишком мало примеров, они могут не попасть в некоторые тестовые выборки. Это происходит просто потому, что данных недостаточно, чтобы обеспечить их равномерное распределение.
Возможные решения: 📝Убедитесь, что у каждого класса достаточно примеров, чтобы он мог попасть в каждый fold. 📝Используйте дополнительные техники, например, oversampling редких классов внутри каждого fold-а. 📝Если возможно, соберите больше данных для малочисленных классов. 📝В случаях, когда невозможно увеличить объём данных, можно использовать метрики, устойчивые к отсутствию класса в тесте (например, macro F1-score). 📝Либо реализовать собственную стратегию разбиения, которая будет гарантировать присутствие всех классов в каждом fold-е.
Частные случаи: 📝Если класс встречается всего несколько раз, он может отсутствовать в части разбиений — даже при стратификации. 📝При сильной диспропорции классов даже стратифицированные выборки могут иметь искажённое распределение, что потребует аккуратной интерпретации результатов и использования специальных метрик (precision, recall и др.).
