Как учесть дисбаланс классов в функции потерь

В задачах классификации с сильным дисбалансом стандартные функции потерь, такие как кросс-энтропия, могут приводить к тому, что модель преимущественно предсказывает большинство классов. Чтобы исправить это, применяют:

🔹 Взвешивание функции потерь — ошибки на редких классах штрафуются сильнее, например, с помощью весовой кросс-энтропии.

🔹 Focal Loss — модификация кросс-энтропии, которая уменьшает вклад легко классифицируемых примеров и фокусируется на сложных.

🔹 Манипуляции с данными — увеличение числа примеров редкого класса (oversampling) или уменьшение числа примеров частого класса (undersampling) для выравнивания распределения.

Библиотека собеса по Data Science