Kavram SözlüğüVeri Bilimi ve Veri Yönetimi

Sınıf Ağırlıklandırma

Az temsil edilen sınıfların hata maliyetini artırarak modelin karar öğrenmesini yeniden dengeleyen yaklaşım.

Sınıf ağırlıklandırma, veri kümesini fiziksel olarak değiştirmeden, kayıp fonksiyonu seviyesinde dengesizlik sorununa müdahale eder. Azınlık sınıfındaki hatalar modele daha pahalı hale getirilir ve böylece sistem bu sınıfı daha fazla dikkate alır. Bu yöntem özellikle büyük veri setlerinde ve orijinal dağılımı korumak istenen durumlarda çok kullanışlıdır. Ancak ağırlık değerleri gelişigüzel seçilirse model aşırı tepki verebilir. Class weighting, dengesizlik yönetiminde veri düzeyi yerine amaç fonksiyonu düzeyinde müdahale etmeyi temsil eder.