Un'azienda ha raccolto 10.000 campioni di eventi di apparecchiature in 3 mesi per costruire un modello di manutenzione predittiva. Ci sono 100 eventi di guasto distribuiti uniformemente su 50 tipi di macchine. Come dovrebbe preparare l'azienda i dati di training per migliorare l'accuratezza del modello, data la sbilanciamento delle classi e i guasti scarsi per tipo?

La risposta corretta è sovra-campionare i casi di guasto utilizzando SMOTE. Con solo 100 eventi di guasto su 10.000 campioni, e distribuiti su 50 tipi di macchine, il dataset è altamente sbilanciato e i guasti per tipo sono scarsi. SMOTE genera campioni sintetici per la classe minoritaria (eventi di guasto), aumentando la loro rappresentazione senza semplicemente duplicare i dati esistenti. Questo aiuta il modello a imparare meglio le caratteristiche degli eventi di guasto, migliorando l'accuratezza. Regolare i pesi delle classi potrebbe non essere sufficiente a causa dell'estrema scarsità dei dati di guasto per tipo. Sottocampionare gli eventi di non guasto ridurrebbe ulteriormente il numero totale di campioni, potenzialmente scartando informazioni utili e non affrontando la scarsità dei guasti per tipo. L'opzione di sottocampionare gli eventi di non guasto usando SMOTE è errata perché SMOTE è una tecnica di sovra-campionamento per la classe minoritaria, non di sottocampionamento per la classe maggioritaria.