Обработка несбалансированных наборов данных в Orange

Вопрос или проблема

Я работаю в медицинской сфере, поэтому дисбаланс классов – это правило, а не исключение. Хотя я знаю, что в Python есть пакеты для работы с дисбалансом классов, я не вижу в Orange, например, виджета SMOTE. Я читал другие темы на Stack Exchange на этот счет, но не нашел ответа на вопрос, как справиться с дисбалансом классов в Orange без использования программирования на Python. Спасибо

Вы можете добавить class_weights с использованием словаря, содержащего веса классов, например:

class_weight = {0: 1., 1: 20.}

Хотя SMOTE можно использовать для создания новых примеров для меньшего класса (этот процесс называется увеличением выборки) с целью получения равных весов.

Для Orange пожалуйста проверьте эту ссылку.

Пожалуйста, предоставьте больше информации, чтобы мы могли вам помочь.

Ответ или решение

Обработка несбалансированных наборов данных в Orange: полный гид

Работа с несбалансированными наборами данных представляет собой одну из ключевых задач в анализе медицинских данных. В медицинской области часто встречаются сценарии, где одни классы значительно реже, чем другие, и это может привести к низкой точности моделей при их обучении и тестировании. Если вы работаете в среде анализа данных с использованием Orange, и у вас пока нет возможности использовать программирование на Python для решения этой проблемы, у вас есть несколько альтернативных подходов.

Теория

Несбалансированные данные случаются, когда одна категория (класс) наблюдений сильно превышает количество другой категории. Это приводит к тому, что модели машинного обучения могут "игнорировать" редкие классы, так как вес термина "ошибки" у них значительно ниже. Несбалансированные наборы данных могут искажать результаты статистических методов, базовых классификаторов, таких как деревья решений, логистическая регрессия, и других. Без корректировки весов или количества классов, большинство алгоритмов машинного обучения создадут модели с уклоном к доминирующему классу.

Пример

Например, предположим, что мы анализируем данные о болезни, где больны всего 10% пациентов. Если мы обучим модель без корректировки на несбалансированность, она может просто предсказать, что все пациенты здоровы, тем самым достигая 90% точности, но полностью игнорируя больных, что в медицинской сфере абсолютно недопустимо.

Применение

Сейчас давайте рассмотрим, как вы можете справиться с этой проблемой непосредственно в Orange, избегая программирования на Python.

Метод весов (Class Weights):
Используйте веса классов для компенсирования дисбаланса. В некоторых виджетах методов классификации в Orange предлагается возможность установки весов для каждого класса вручную. Например, вы можете задать больший вес для меньшего класса, что позволит модели "серьезнее" относиться к ошибкам для этих классов.
Тактика перераспределения (Resampling):
Вы можете использовать аппроксимацию (oversampling) или уменьшение (undersampling). Хотя в Orange нет виджета для SMOTE, вы можете добиться аналогичного результата, вручную добавляя копии примеров из меньшего класса или удаляя некоторые из примеров доминирующего класса.
Попытка стратифицированных выборок:
При разделении данных на обучающие и тестовые наборы, убедитесь, что использованы стратифицированные выборки. Это гарантирует, что все подмножества вашего набора данных будут иметь одинаковую пропорцию классов, что в некоторой степени помогает избежать влияния дисбаланса.
Перекрестная проверка:
Использование стратифицированной перекрестной проверки вместо простого разделения на обучающую и тестовую части поможет в корректной оценке вашей модели на несбалансированных данных.
Использование внешних дополнений:
В Orange существует возможность интеграции с Python, что может быть полезно для опытных пользователей, однако с помощью стандартных виджетов все же можно корректировать весовые коэффициенты и применять методы уменьшения или увеличения выборок данных.
Анализ результатов:
Используйте метрики качества, которые меньше зависят от дисбаланса, такие как F1-score, AUC-ROC кривая, и матрица ошибок. Это позволит более объективно оценить работу модели в условиях несбалансированности.

Подводя итог, в Orange отсутствует выраженный инструмент для работы с несбалансированными данными, такой как SMOTE. Тем не менее, есть методики и подходы, которые могут помочь компенсировать этот недостаток, как было обсуждено выше. Стараясь использовать доступные функции и инструменты, вы сможете добиться более точных и надежных результатов в анализе данных, даже при условии проблем с балансом классов.