Компания собрала 10 000 образцов событий оборудования за 3 месяца для создания модели прогнозного обслуживания. Имеется 100 событий отказов, равномерно распределенных по 50 типам машин. Как компания должна подготовить обучающие данные для повышения точности модели, учитывая несбалансированность классов и редкие отказы для каждого типа?

Правильный ответ — увеличить количество примеров отказов с помощью метода SMOTE. SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) генерирует синтетические образцы миноритарного класса, что эффективно решает проблему несбалансированности классов, особенно когда отказы редки. Это позволяет модели лучше изучить характеристики отказов, не теряя информацию из мажоритарного класса. Корректировка весов классов может быть полезной, но в данном случае, с очень редкими событиями и 50 типами машин, SMOTE будет более эффективным для создания достаточного количества обучающих примеров. Уменьшение количества примеров без отказов (даунсэмплинг) может привести к потере важной информации о нормальной работе оборудования. Применение SMOTE для уменьшения количества примеров без отказов не имеет смысла, так как SMOTE предназначен для увеличения миноритарного класса.