Как решаешь проблему сильного дисбаланса данных для мультиклассовой классификации

Для борьбы с дисбалансом в мультиклассовой классификации применяют несколько подходов:

1. Взвешивание классов - задаем веса классов обратно пропорционально их частоте:

class_weights = compute_class_weight('balanced', classes=np.unique(y), y=y)
model = RandomForestClassifier(class_weight=class_weights)

2. Сэмплирование:

   • Oversampling (SMOTE для мультикласса)
   • Undersampling (Tomek links, ClusterCentroids)

3. Метрики - используем F1-score (macro/micro) вместо accuracy:

from sklearn.metrics import f1_score
f1_score(y_true, y_pred, average='macro')

4. Ансамбли - например, BalancedRandomForestClassifier

5. Стоимость ошибки - вводим разную стоимость ошибок для разных классов

Важно тестировать комбинации методов и оценивать на кросс-валидации, так как oversampling может привести к переобучению. Для мультикласса особенно эффективен SMOTE-NC (для категориальных признаков) или ADASYN.