O balanceamento de classes é essencial para obter bons resultados em problemas de classificação com distribuições desbalanceadas entre as classes. Neste artigo, vamos explorar em detalhes o funcionamento do ADASYN, uma técnica eficiente que gera novos exemplos sintéticos focando nos casos mais difíceis de serem separados pelo classificador.

Balanceamento de Classes com ADASYN

O balanceamento de classes refere-se à modificação da distribuição de uma base de dados para lidar com o problema de conjuntos de dados desbalanceados, nos quais uma classe está em maioria em relação às outras. Isso pode prejudicar o desempenho de muitos algoritmos de aprendizado de máquina, que tendem a favorecer as classes majoritárias.

  • Problema de conjuntos de dados desbalanceados
  • Prejuízo ao desempenho de algoritmos de aprendizado de máquina
  • Favorecimento das classes majoritárias

O que é o ADASYN?

O ADASYN (Adaptive Synthetic Sampling Approach for Imbalanced Learning) é uma técnica de balanceamento de classes que funciona gerando novos exemplos sintéticos para as classes minoritárias, dando mais ênfase e peso para os exemplos mais difíceis de serem classificados.

  • Técnica de balanceamento de classes
  • Geração de novos exemplos sintéticos
  • Ênfase nos exemplos mais difíceis de classificar

Funcionamento do ADASYN

O algoritmo utiliza uma distribuição ponderada dos exemplos da classe minoritária, de acordo com o quão difícil cada observação é para ser classificada corretamente. Assim, mais exemplos sintéticos são gerados para as observações mais complexas, equilibrando melhor a base de dados.

  • Distribuição ponderada dos exemplos da classe minoritária
  • Geração de mais exemplos sintéticos para observações complexas
  • Equilíbrio da base de dados

Vantagens do ADASYN

O ADASYN apresenta algumas vantagens importantes em relação a outras abordagens de balanceamento de classes:

  • Gera mais exemplos sintéticos para as observações mais difíceis de serem classificadas
  • Utiliza informações das classes majoritárias para identificar melhor a fronteira de decisão
  • Pode ser aplicado em problemas multiclasses
  • Permite definir o nível de balanceamento desejado
  • Eficiência em comparação com o oversampling aleatório

O que é o ADASYN?

O ADASYN (Adaptive Synthetic Sampling) é um algoritmo utilizado para lidar com desequilíbrios de classes em conjuntos de dados. Ele gera dados sintéticos para a classe minoritária, com ênfase nos exemplos de fronteira entre as classes majoritária e minoritária.

  • O ADASYN é um algoritmo que visa lidar com desequilíbrios de classes em conjuntos de dados.
  • Ele gera dados sintéticos para a classe minoritária, com foco nos exemplos de fronteira entre as classes majoritária e minoritária.

Como funciona o ADASYN?

O algoritmo ADASYN opera em 5 passos principais, que incluem a determinação do Balance Ratio, treinamento do classificador KNN, cálculo de pesos por observação, normalização dos pesos e geração de novos exemplos sintéticos.

  • O ADASYN opera em 5 passos principais para gerar dados sintéticos para a classe minoritária.
  • Esses passos incluem a determinação do Balance Ratio, treinamento do classificador KNN, cálculo de pesos por observação, normalização dos pesos e geração de novos exemplos sintéticos.

Comparação com SMOTE

O ADASYN se diferencia do SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) em diversos aspectos, como o treinamento do KNN, a interpolação de pontos e a ênfase dada às observações mais difíceis de classificar.

  • O ADASYN e o SMOTE diferem em relação ao treinamento do KNN, à interpolação de pontos e à ênfase dada às observações mais difíceis de classificar.
  • Enquanto o SMOTE treina o KNN apenas com os exemplos da classe minoritária, o ADASYN utiliza exemplos de todas as classes.

O que é o ADASYN?

O ADASYN (Adaptive Synthetic Sampling) é uma técnica utilizada para lidar com conjuntos de dados desbalanceados em problemas de classificação. Ele gera dados sintéticos para as classes minoritárias, focando nos exemplos mais desafiadores para o classificador.

  • O ADASYN é uma técnica para lidar com conjuntos de dados desbalanceados em problemas de classificação.
  • Ele gera dados sintéticos para as classes minoritárias, focando nos exemplos mais desafiadores para o classificador.

Aplicação em problemas multiclasses

O ADASYN pode ser utilizado em problemas de classificação com 3 ou mais classes (multiclasse), onde uma ou mais classes estão em minoria. Ele funciona de maneira similar ao caso com 2 classes, treinando um KNN com exemplos de todas as classes, calculando os pesos R das classes minoritárias e gerando mais exemplos sintéticos para observações com maior peso R. Além disso, o ADASYN aceita alguns parâmetros para definir exatamente quais classes devem ser balanceadas.

  • O ADASYN pode ser aplicado em problemas de classificação com 3 ou mais classes, onde uma ou mais classes estão em minoria.
  • Ele funciona de maneira similar ao caso com 2 classes, treinando um KNN com exemplos de todas as classes e calculando os pesos R das classes minoritárias.
  • O ADASYN aceita alguns parâmetros para definir quais classes devem ser balanceadas, proporcionando flexibilidade no tratamento de casos multiclasses desbalanceados.

Exemplos de aplicação

O ADASYN pode melhorar significativamente o desempenho de modelos em diversas aplicações com conjuntos de dados desbalanceados, como detecção de fraudes, diagnóstico médico e manutenção preditiva. Em todos esses casos, modelos treinados sem um balanceamento de classes adequado tenderão a ignorar as classes minoritárias, que são justamente o foco nessas aplicações. O ADASYN fornece uma solução eficiente para melhorar o desempenho nesses cenários, equilibrando as classes de interesse e destacando os exemplos mais desafiadores para o modelo.

  • O ADASYN pode melhorar o desempenho de modelos em aplicações com conjuntos de dados desbalanceados, como detecção de fraudes, diagnóstico médico e manutenção preditiva.
  • Modelos treinados sem balanceamento de classes adequado tenderão a ignorar as classes minoritárias, o que é o foco em muitas aplicações.
  • O ADASYN equilibra as classes de interesse e destaca os exemplos mais desafiadores para o modelo, fornecendo uma solução eficiente para melhorar o desempenho.

Aprenda mais sobre Dados!

Para complementar seus estudos, recomendo o curso de Introdução ao Python da DNC, onde disponibilizamos 3 aulas 100% gratuitas pra você aproveitar e dar o primeiro passo na área.

Crie uma conta para obter acesso ao curso e dê o primeiro passo para se tornar expert em Dados.

Conclusão

O ADASYN se destaca por ser uma técnica eficiente, que gera novos exemplos sintéticos focando nos casos mais difíceis de serem separados pelo classificador. Comparado a outras abordagens, o ADASYN leva em conta informações das classes majoritárias para identificar melhor a fronteira de decisão, além de permitir o balanceamento customizado em problemas multiclasses. Portanto, o ADASYN é uma importante ferramenta para melhorar o desempenho de modelos treinados em bases de dados desbalanceadas, devendo fazer parte do toolkit de qualquer cientista de dados.