Imbalance Dataset
เป็นปัญหาที่พบบ่อยใน Machine Learning และ Data Science โดยที่ Class ของ Target ไม่ได้มีจำนวนที่เท่าเทียมกัน หมายความว่า Class หนึ่ง มีจำนวน Samples มากกว่า (Majority) Class อื่น ๆ (Minority) อย่างมีนัยสำคัญ
- นิยาม:
- ในปัญหา Binary Classification หาก Class หนึ่งมีจำนวน 90% และอีก Class เพียง 10% ถือว่าเป็น Imbalance dataset
- ในปัญหา Multi-classes Classification เกิดขึ้นเมื่อ Class หนึ่ง มีจำนวน Samples มากกว่าหรือน้อยกว่า Class อื่น ๆ อย่างมาก
- ปัญหาที่เกิดขึ้น:
- ML Algorithms ส่วนใหญ่มักจะโน้มเอียง (Bias) ไปทาง Class ส่วนใหญ่ ซึ่งนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ไม่ดีใน Class ส่วนน้อย
- Model อาจมีความแม่นยำโดยรวมสูง แต่ประสิทธิภาพไม่ในการทำงานกับ Class ส่วนน้อย
- Standard metric ที่ใช้ในการประเมิน Model เช่น Accuracy อาจทำให้ตีความหมายผิดได้
- ตัวอย่างในโลกแห่งความจริง:
- การตรวจจับการฉ้อโกง: ธุรกรรมส่วนใหญ่ถูกต้องตามกฎหมาย โดยที่การฉ้อโกงเกิดขึ้นน้อย
- การวินิจฉัยทางการแพทย์: กรณีของโรคมักมีน้อยกว่ากรณีที่สุขภาพดี
- การตรวจจับอีเมลสแปม: อีเมลสแปมมักจะพบน้อยกว่าอีเมลที่ถูกต้อง
- ความท้าทาย:
- Class ส่วนน้อยมักมีความสำคัญหรือความน่าสนใจ (เช่น การฉ้อโกงในธุรกรรมทางการเงิน)
- เทคนิคการสุ่มตัวอย่างและ Standard metric อาจใช้งานได้ไม่ดีนัก
- Model อาจถือว่า Samples ของ Class ส่วนน้อยเป็นสัญญาณรบกวน (Noise) และละเลยไป
- เทคนิคในการจัดการ:
- วิธีการระดับข้อมูล:
ก) การสุ่มเกินจำนวน (Oversampling): เพิ่มจำนวน Samples ของ Class ส่วนน้อย (เช่น SMOTE)
ข) การสุ่มน้อยกว่า (Undersampling): ลดจำนวน Samples ของ Class ส่วนใหญ่
ค) วิธีการแบบ Hybrid: ใช้ทั้งการสุ่มเกินจำนวนและการสุ่มน้อยกว่า (เช่น SMOTETomek) - วิธีการระดับ Algorithm:
ก) ปรับน้ำหนัก Class ใน Model
ข) ใช้ Algorithm ที่จัดการความไม่สมดุลได้ดี (เช่น Decision trees) - วิธีการแบบ Ensemble:
ก) แบบ Bagging: เช่น BalancedRandomForestClassifier
ข) แบบ Boosting: เช่น AdaBoostClassifier ที่มีการปรับน้ำหนัก
- วิธีการระดับข้อมูล:
- การประเมินผล:
- ใช้ Metrics ที่เหมาะสมเช่น Precision, Recall, F1-score หรือ ROC AUC แทนที่จะใช้แค่ Accuracy
- พิจารณาใช้การสุ่มตัวอย่างแบบ Stratified sampling ในการทำ Cross-validation เพื่อรักษาสัดส่วนของ Class
ความเข้าใจและจัดการ Imbalance dataset อย่างเหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญในการพัฒนา Machine Learning Model ที่มีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะกับ Class ส่วนน้อยมีความสำคัญหรือน่าสนใจเป็นพิเศษ
Blog นี้ เขียนร่วมกับ Claude.ai โดยใช้ Prompt
As a data scientist, please explain imbalance dataset.
