Podczas zadania trenowania klasyfikacji obrazów inżynier zauważa brak równowagi klas w zbiorze danych. Jakie działanie powinien podjąć inżynier, aby rozwiązać ten problem?

Niezrównoważone klasy w zbiorze danych mogą prowadzić do tego, że model będzie słabo przewidywał klasy mniejszościowe. Losowe nadpróbkowanie (random oversampling) to technika, która polega na powielaniu próbek z klasy mniejszościowej, aby zwiększyć jej reprezentację i zrównoważyć rozkład klas. Dzięki temu model ma więcej danych do nauki dla każdej klasy, co poprawia jego zdolność do generalizacji i dokładność. Zmniejszenie rozmiaru zbioru danych jest zazwyczaj niekorzystne, ponieważ model ma mniej danych do nauki. Przekształcenie niektórych obrazów może pomóc w rozszerzeniu danych (data augmentation), ale samo w sobie nie rozwiązuje problemu niezrównoważonych klas. Losowy podział danych jest standardową praktyką, ale nie adresuje problemu nierównych proporcji klas.