Introduzione
Nell’ambito del machine learning, affrontare dataset non bilanciati è una sfida comune. Un dataset è considerato non bilanciato quando le classi target sono rappresentate in proporzioni significativamente diverse, influenzando negativamente le prestazioni dei modelli predittivi. Ad esempio, in un dataset per la rilevazione di frodi, le transazioni fraudolente possono essere molto meno numerose rispetto a quelle legittime.
Perché è Importante Gestire l’Imbalance
Ignorare il bilanciamento delle classi può portare a modelli che predicono quasi sempre la classe dominante, trascurando quella minoritaria. Questo compromette l’accuratezza complessiva delle previsioni e può avere impatti significativi in contesti critici come il rilevamento di frodi, diagnosi mediche, o valutazioni del rischio. Inoltre, l’uso di metriche inappropriate come l’accuratezza semplice può nascondere le reali prestazioni del modello. Un modello che predice sempre la classe più frequente può avere un’accuratezza elevata, ma un valore di precision o recall per la classe minoritaria vicino allo zero.
Un classico esempio si verifica nei dataset medici, dove una malattia rara può essere rappresentata da poche decine di casi in un mare di campioni sani. Se il modello ignora completamente i casi rari, non sarà utile nella pratica clinica, poiché fallisce nel suo compito principale: individuare l’anomalia.
Oversampling
L’oversampling consiste nell’aumentare la rappresentanza della classe minoritaria nel dataset. Questo può essere fatto duplicando esempi esistenti o creando nuovi esempi sintetici. Una tecnica avanzata di oversampling prevede la generazione di nuovi punti dati interpolando tra esempi reali, evitando così l’overfitting che può verificarsi con la semplice duplicazione.
Uno dei vantaggi principali dell’oversampling è che consente di conservare tutte le informazioni della classe maggioritaria, rendendo questa tecnica utile quando si lavora con dataset piccoli o quando ogni osservazione contiene dati preziosi. Tuttavia, va sottolineato che l’oversampling aumenta la dimensione del dataset, con conseguente aumento del tempo di addestramento.
Undersampling
L’undersampling riduce il numero di esempi della classe maggioritaria per bilanciare il dataset. Questa tecnica è utile quando si dispone di molti dati e si desidera accelerare i tempi di addestramento. È importante, però, fare attenzione a non perdere informazioni critiche rimuovendo dati utili.
Per limitare la perdita di informazione, esistono tecniche di undersampling intelligenti che selezionano con cura quali istanze rimuovere. Ad esempio, si possono eliminare solo gli esempi ridondanti o poco informativi della classe maggioritaria, mantenendo quelli che contribuiscono alla discriminazione tra le classi.
Strategia Combinata
In molti casi, una strategia combinata di oversampling e undersampling può offrire i migliori risultati. Aumentare leggermente la classe minoritaria e ridurre in modo selettivo la classe maggioritaria può portare a un dataset più bilanciato e informativo, migliorando la capacità predittiva del modello.
Questa strategia combinata è particolarmente efficace in contesti produttivi, dove è fondamentale garantire un equilibrio tra accuratezza del modello e risorse computazionali. Il bilanciamento può anche essere dinamico, adattandosi durante l’addestramento in base al comportamento del modello e all’evoluzione dei pesi.
Altre Strategie e Considerazioni
Oltre all’oversampling e all’undersampling, è possibile affrontare il problema dell’imbalance intervenendo su altri aspetti del flusso di lavoro. Una possibilità è modificare la funzione di perdita del modello, assegnando un peso maggiore agli errori commessi sulla classe minoritaria. In questo modo si guida il modello a prestare maggiore attenzione a queste osservazioni.
Un’altra opzione è l’uso di algoritmi robusti all’imbalance, come quelli basati su alberi (Random Forest, Gradient Boosting) o ensemble personalizzati. Inoltre, la validazione incrociata deve essere progettata con cura, assicurandosi che ogni fold contenga una rappresentanza adeguata di entrambe le classi.
Per chi lavora in ambiente Python, la libreria Scikit-learn offre un’infrastruttura solida e accessibile per implementare modelli di machine learning anche su dati sbilanciati. Tramite parametri come class_weight nei classificatori, è possibile bilanciare il contributo delle classi senza dover intervenire direttamente sulla distribuzione dei dati. Inoltre, Scikit-learn si integra facilmente con la libreria imbalanced-learn, che fornisce strumenti specifici per l’oversampling, l’undersampling e le tecniche combinate. Questo consente di creare pipeline affidabili e riutilizzabili, favorendo la sperimentazione e la replicabilità.
Infine, anche la comunicazione dei risultati gioca un ruolo importante. Utilizzare metriche appropriate come la precision, recall, F1-score o l’AUC-ROC consente di valutare realmente le prestazioni del modello, evitando conclusioni fuorvianti.
Conclusione
Gestire i dati non bilanciati è fondamentale per costruire modelli di machine learning efficaci. Tecniche come l’oversampling e l’undersampling, se usate correttamente, permettono di migliorare significativamente la qualità delle previsioni. Ogni dataset è diverso, per cui sperimentare con diverse strategie è la chiave per ottenere risultati ottimali.
L’obiettivo finale non è solo bilanciare le classi, ma costruire modelli affidabili, generalizzabili e utili in applicazioni reali. In un mondo dove le decisioni automatizzate hanno impatti crescenti, investire nella gestione intelligente dei dati non bilanciati significa aumentare la qualità, l’equità e l’efficacia dell’intelligenza artificiale.