Вопрос или проблема
- У меня есть база данных с 50 разными классами.
- Один из классов содержит в 10 раз больше данных, чем другие классы.
- Каждый класс имеет ~20K образцов, а “большой” класс имеет ~200K образцов.
- При обучении модели классификации без весов классов – я получаю слегка лучшие результаты, чем при обучении модели с весами классов.
- Как так может быть?
- Согласно моим результатам – кажется, что если у меня есть важный класс, по которому я не хочу допускать много ошибок, то лучше получить больше образцов, и это не повлияет негативно на другие классы, я прав?
Ответ или решение
Использование весов классов в задачах классификации может оказаться не всегда эффективным, особенно в случаях, когда данные имеют значительное несоответствие по количеству примеров между классами. Давайте подробнее рассмотрим, когда применение весов классов может быть нецелесообразным, на вашем примере с базой данных, содержащей 50 классов, один из которых имеет в десять раз больше данных, чем остальные.
### 1. Неправильная интерпретация весов классов
Когда в обучении используется взвешивание классов, целью является уменьшение влияния классов с большим количеством примеров на итоговую модель. Однако, если класс с большим объемом данных (в вашем случае, с 200K примеров) действительно представляет собой важный аспект задачи, снижение его значимости через веса может привести к ухудшению качества предсказаний. Ваша модель может «заблудиться» из-за ослабления представления этого ключевого класса, и как следствие, проявлять более низкие результаты.
### 2. Сложности с балансировкой
Если у вас есть 50 классов, включая один очень большой, использование классовых весов может вызвать сбои в процессе обучения. В конце концов, обратное воздействие весов на меньшие классы может привести к тому, что модель начнет игнорировать некоторые из них, так как она будет стараться оптимизировать обучение для очень большого класса. Это приводит к тому, что качество классификации на меньших классах, которые могут действительно содержать важные данные, может значительно снизиться.
### 3. Перекрытие и искажение
Ваша модель может столкнуться с проблемой перекрытия, когда классы имеют схожие характеристики, и, несмотря на применение весов, представление классов может искажаться. Модель может начать предсказывать популярный, «большой» класс для примеров, которые на самом деле соответствуют меньшим классам, поспособствовав таким образом еще большему снижению общих показателей. Это может привести к повышению значимости одной характеристики в ущерб другим важным признакам, представленных в малых классах.
### 4. Проблемы с переобучением
Применение классовых весов также может увеличивать вероятность переобучения на малых классах, поскольку модель будет переоценивать их важность из-за изменений в весах. Ваша первичная конструкция моделей без весов возникла на основании реальных данных и, следовательно, будет иметь более устойчивые результаты. В противоположность этому, использование весов может образовывать исключения, влияя на обобщающую способность модели.
### Заключение
Исходя из вашего наблюдения о том, что результаты модели без веса классов оказались лучше, можно сделать вывод о том, что в некоторых случаях, особенно при наличии значительного дисбаланса, лучше сосредоточиться на увеличении объема данных, особенно для важного класса, а не пытаться компенсировать его чрезмерный размер с помощью весов. Уравновешивание классов может снизить производительность модели и нарушить её способность распознавать менее представленные классы.
Обратите внимание, что каждое решение требует тщательного анализа, и иногда оптимизация параметров может привести к лучшим результатам, чем использование весов классов. Рассмотрите возможность изучения альтернативных методов, таких как аугментация данных, для улучшения представления малых классов, чтобы добиться успеха в вашей задаче классификации.