Over Sampling und Under Sampling sind zwei Techniken, die häufig in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen eingesetzt werden. Mit diesen Techniken werden die relativen Anteile der Datenpunkte in einem Datensatz angepasst, um ihn für die Analyse besser geeignet zu machen. Durch die Manipulation dieser Verhältnisse können Datenwissenschaftler die Genauigkeit und Leistung ihrer Modelle verbessern.
Unter Over Sampling versteht man das absichtliche Hinzufügen weiterer Datenpunkte zu einem Datensatz, um die Anzahl der Stichproben in einer bestimmten Klasse zu erhöhen. Dies geschieht häufig, um Ungleichgewichte zwischen den Klassen zu beseitigen, bei denen eine ungleiche Anzahl von Datenpunkten in jeder Klasse vorliegt. Wenn ein Datensatz zu viele Stichproben enthält, wird der Anteil der Datenpunkte in jeder Klasse ausgeglichener.
Eine Unterstichprobe ist das Gegenteil einer Überstichprobe. Dabei werden absichtlich Datenpunkte aus einem Datensatz entfernt, um die Anzahl der Stichproben in einer bestimmten Klasse zu verringern. Wie beim Over-Sampling wird dies häufig getan, um Ungleichgewichte zwischen den Klassen zu beseitigen. Durch eine Unterbeprobung des Datensatzes kann die Anzahl der Datenpunkte in jeder Klasse reduziert werden, so dass der Anteil der Datenpunkte in jeder Klasse ausgewogener wird.
Sowohl Over Sampling als auch Under Sampling können für Modelle des maschinellen Lernens von Vorteil sein. Indem die Daten ausgewogener gestaltet werden, können diese Techniken die Genauigkeit und Leistung eines Modells verbessern. Sie können auch die Rechenkosten für das Training eines Modells reduzieren, da das Modell nicht so viele Datenpunkte verarbeiten muss.
Während Over-Sampling und Under-Sampling vorteilhaft sein können, haben beide auch einige Nachteile. Ein zu großes Sampling kann zu Datenduplikaten und Overfitting führen, während ein zu kleines Sampling Datenverluste und eine geringere Vorhersagekraft zur Folge haben kann. Diese Techniken sollten mit Vorsicht eingesetzt werden, da sie unbeabsichtigte Folgen haben können.
Over-Sampling und Under-Sampling werden am besten eingesetzt, wenn ein Ungleichgewicht zwischen den Klassen im Datensatz besteht. Sie können verwendet werden, um die Daten ausgewogener zu machen und die Genauigkeit und Leistung eines Modells zu verbessern.
Während Over-Sampling und Under-Sampling gängige Techniken sind, gibt es auch andere Optionen für den Umgang mit Klassenungleichgewichten. Datenerweiterung und synthetische Datengenerierung sind zwei Alternativen, die anstelle von Over Sampling und Under Sampling verwendet werden können.
Over Sampling und Under Sampling sind zwei Techniken, die häufig in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen eingesetzt werden. Sie können nützlich sein, um Probleme des Klassenungleichgewichts zu beheben und die Genauigkeit und Leistung eines Modells zu verbessern. Diese Techniken sollten jedoch mit Vorsicht eingesetzt werden, da sie unbeabsichtigte Folgen haben können. Alternativen wie die Datenerweiterung und die Generierung synthetischer Daten können ebenfalls verwendet werden, um Probleme des Klassenungleichgewichts zu beheben.