Во время обучения модели классификации изображений инженер обнаруживает дисбаланс классов в наборе данных. Какое действие следует предпринять инженеру для устранения этого дисбаланса?

Применение случайной передискретизации (oversampling) к набору данных является эффективным методом для устранения дисбаланса классов. Этот метод увеличивает количество образцов миноритарного класса путем дублирования существующих образцов или создания синтетических образцов (например, с помощью SMOTE). Это помогает модели лучше изучить характеристики миноритарного класса, предотвращая ее смещение в сторону мажоритарного класса и улучшая общую производительность. Уменьшение размера набора данных может привести к потере ценной информации и ухудшению качества модели. Преобразование некоторых изображений (например, изменение размера или поворот) является методом аугментации данных, который может быть полезен, но сам по себе не решает проблему дисбаланса классов, если не применяется целенаправленно к миноритарному классу. Случайное разделение данных (например, на обучающую и тестовую выборки) является стандартной практикой, но не устраняет существующий дисбаланс классов в исходном наборе данных.