In un mondo sempre più informatizzato, l’ingente quantità di dati prodotta quotidianamente rappresenta un asset prezioso per le aziende. La gestione e l’analisi di queste informazioni costituisce un pilastro fondamentale per il processo decisionale e la previsione delle strategie d’impresa. Uno dei problemi più comuni che si riscontrano nell’analisi dei dati sono i set di dati non bilanciati. In questo articolo, analizzeremo come utilizzare tecniche di oversampling e undersampling con Scikit-Learn per gestire efficacemente tali set.

**Importanza della Gestione di Dati Non Bilanciati**

I set di dati non bilanciati si riferiscono a quei casi in cui le classi all’interno di un set sono distribuite in modo non uniforme. A titolo di esempio, pensiamo ad un modello di machine learning che intenda predire la presenza di una particolare malattia (classe minoritaria) in un ampio campione di popolazione (classe maggioritaria). La corretta gestione di tali dati non bilanciati risulta fondamentale per le prestazioni del modello predittivo.

**Oversampling e Undersampling: Due Tecniche a Confronto**

Una soluzione per affrontare il problema dei dati non bilanciati prevede l’utilizzo delle tecniche di oversampling e undersampling. L’**oversampling** consiste nell’aggiungere copie di istanze della classe minoritaria per equilibrare la distribuzione del set di dati. Contrariamente, l’**undersampling** riduce il numero di istanze della classe maggioritaria.

**Uso di Scikit-Learn per la Gestione dei Dati Non Bilanciati**

Scikit-Learn è una delle librerie Python più diffuse per la data science. Abbiamo a disposizione diversi tool per applicare le tecniche di oversampling e undersampling, tra cui SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) e NearMiss.

*Esempio Pratico di Oversampling con SMOTE*

“`python

from sklearn.datasets import make_classification

from imblearn.over_sampling import SMOTE

X, y = make_classification(n_samples=10000, n_features=2, n_informative=2,

n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, weights=[0.99], flip_y=0, random_state=1)

sm = SMOTE(random_state=42)

X_res, y_res = sm.fit_resample(X, y)

“`

In questo esempio, l’algoritmo SMOTE inserisce nuovi punti nella classe minoritaria, fino a raggiungere la bilancia con la classe maggioritaria.

*Esempio Pratico di Undersampling con NearMiss*

“`python

from imblearn.under_sampling import NearMiss

nm = NearMiss()

X_res, y_res = nm.fit_resample(X, y)

“`

Con l’undersampling, l’algoritmo NearMiss rimuove punti dalla classe maggioritaria finché non raggiunge il bilanciamento con la classe minoritaria.

**Conclusione**

La gestione dei dati non bilanciati rappresenta una sfida importante nella data science. Grazie a tecniche come oversampling e undersampling, e alla versatilità di tool come Scikit-Learn, è possibile affrontare tale problematica in modo efficace. La corretta gestione dei dati può migliorare notevolmente le prestazioni di un modello di machine learning, consentendo alle aziende di prendere decisioni più informate e accurate.