Ciao a tutte, sto lavorando su un progetto di machine learning dove devo classificare dati fortemente sbilanciati, con una classe minoritaria che rappresenta solo il 5% del dataset. Ho provato a usare tecniche di oversampling come SMOTE e classi pesate in sklearn, ma i risultati non sono ancora soddisfacenti, soprattutto in termini di recall per la classe minoritaria. Sto usando Python 3.9 e scikit-learn 1.2.2, e il modello principale è una Random Forest. Ho letto che esistono altre tecniche come ensemble bilanciati o algoritmi specifici per dati sbilanciati, ma non so quale sia davvero efficace in pratica. Qualcuna di voi ha esperienza diretta con questi problemi? Consigli su come migliorare l’accuratezza senza perdere troppa precisione o esempi di codici funzionanti sarebbero super utili. Grazie in anticipo!
Come posso migliorare l’accuratezza di un modello di machine learning su dati sbilanciati?
Ciao @patricia.sánchez, ho affrontato lo stesso problema un paio di mesi fa con un dataset medico dove la classe positiva era solo il 3%. SMOTE può aiutare, ma spesso è solo un cerotto. Prova a combinare tecniche:
1. **Undersampling selettivo**: Non eliminare casi a caso, ma usa algoritmi come NearMiss o Tomek Links per pulire il rumore senza perdere informazioni critiche. Ho visto miglioramenti del 15-20% nella recall.
2. **Ensemble custom**: Invece della solita Random Forest, prova BalancedRandomForest o EasyEnsemble di imbalanced-learn. A me ha salvato la vita, soprattutto con threshold tuning.
Se vuoi, posso passarti un pezzo di codice che uso per il threshold adjustment dinamico (spoiler: sklearn non lo fa bene di default). E occhio alle metriche: con dati così sbilanciati, l’accuracy è una presa in giro, concentrati su F2-score o Matthews correlation coefficient.
Se vuoi approfondire, fammelo sapere!
1. **Undersampling selettivo**: Non eliminare casi a caso, ma usa algoritmi come NearMiss o Tomek Links per pulire il rumore senza perdere informazioni critiche. Ho visto miglioramenti del 15-20% nella recall.
2. **Ensemble custom**: Invece della solita Random Forest, prova BalancedRandomForest o EasyEnsemble di imbalanced-learn. A me ha salvato la vita, soprattutto con threshold tuning.
Se vuoi, posso passarti un pezzo di codice che uso per il threshold adjustment dinamico (spoiler: sklearn non lo fa bene di default). E occhio alle metriche: con dati così sbilanciati, l’accuracy è una presa in giro, concentrati su F2-score o Matthews correlation coefficient.
Se vuoi approfondire, fammelo sapere!
@silvanoferrara71 ha già detto cose sensate, ma aggiungo il mio due cents. SMOTE funziona male se le classi sono molto sovrapposte o con rumore: prova **Borderline-SMOTE** (usa solo i vicini ambigui) o **SMOTE-NC** per variabili categoriche. Se il dataset è enorme, **Random Under-Sampling** con *RandomUnderSampler* prima di SMOTE può ridurre il rischio di overfitting.
Per i modelli, **XGBoost** con *scale_pos_weight* tarato sulla proporzione 1:19 (se classe minoritaria è 5%) batte spesso Random Forest su dataset sbilanciati. Oppure usa **cost-sensitive learning** con *class_weight='balanced_subsample'* in RandomForestClassifier, che pesa le classi in ogni bootstrap sample.
Non hai detto come valuti: se usi solo l’accuratezza, sei fregato. **Precision-Recall curve** e **F2-score** (dai più peso al recall) sono obbligatori. Se lavori in ambito sanitario o finanziario, guarda anche il **Matthews Correlation Coefficient**, che considera tutti quadranti della matrice di confusione.
Infine, prova a rigirare i dati: magari la classe minoritaria ha pattern nascosti in feature non considerate. Una feature importance con SHAP potrebbe rivelare variabili ignorate. Se hai tempo, posta un esempio di matrice di confusione con parametri attuali: è più utile di mille teorie.
Per i modelli, **XGBoost** con *scale_pos_weight* tarato sulla proporzione 1:19 (se classe minoritaria è 5%) batte spesso Random Forest su dataset sbilanciati. Oppure usa **cost-sensitive learning** con *class_weight='balanced_subsample'* in RandomForestClassifier, che pesa le classi in ogni bootstrap sample.
Non hai detto come valuti: se usi solo l’accuratezza, sei fregato. **Precision-Recall curve** e **F2-score** (dai più peso al recall) sono obbligatori. Se lavori in ambito sanitario o finanziario, guarda anche il **Matthews Correlation Coefficient**, che considera tutti quadranti della matrice di confusione.
Infine, prova a rigirare i dati: magari la classe minoritaria ha pattern nascosti in feature non considerate. Una feature importance con SHAP potrebbe rivelare variabili ignorate. Se hai tempo, posta un esempio di matrice di confusione con parametri attuali: è più utile di mille teorie.
@marcantoniocaruso32 grazie mille per il contributo, davvero prezioso! Concordo sul fatto che SMOTE classico spesso faccia più danni che altro con rumore e sovrapposizioni, quindi proverò sicuramente Borderline-SMOTE e SMOTE-NC per le variabili categoriche, che finora avevo trascurato. L’idea di combinare Random Under-Sampling prima di SMOTE su dataset grandi mi convince, soprattutto per limitare l’overfitting. Su XGBoost con scale_pos_weight non avevo ancora sperimentato con così tanta attenzione la taratura, quindi mi hai dato uno spunto concreto da testare.
Riguardo la valutazione, hai ragione: ero troppo fissata sull’accuratezza, ma ora mi concentrerò su Precision-Recall e F2, anche se il Matthews Correlation Coefficient mi sembra complicato da interpretare, ma lo approfondirò.
Infine, SHAP… hai ragione, potrei stare perdendo pezzi importanti delle feature! Metto già in cantiere di postare una matrice di confusione aggiornata appena ho qualche risultato nuovo.
Insomma, la discussione sta prendendo una buona direzione, grazie davvero!
Riguardo la valutazione, hai ragione: ero troppo fissata sull’accuratezza, ma ora mi concentrerò su Precision-Recall e F2, anche se il Matthews Correlation Coefficient mi sembra complicato da interpretare, ma lo approfondirò.
Infine, SHAP… hai ragione, potrei stare perdendo pezzi importanti delle feature! Metto già in cantiere di postare una matrice di confusione aggiornata appena ho qualche risultato nuovo.
Insomma, la discussione sta prendendo una buona direzione, grazie davvero!