Ein unbalancierter Datensatz beschreibt ein Phänomen, bei dem die Verteilung der Klassen innerhalb eines Datensatzes stark unausgewogen ist. Dieses Problem tritt insbesondere in der Betrugserkennung auf, wo die Menge an Betrugstransaktionen typischerweise deutlich geringer ist als die Anzahl normaler Transaktionen. So liegt das Verhältnis häufig bei etwa 99,98 % normalen Transaktionen zu 0,02 % Betrugsfällen. Dieses Ungleichgewicht kann zu erheblichen Verzerrungen und Fehlern in der Datenanalyse führen. Ein unbalancierter Datensatz repräsentiert somit eine ungleiche Verteilung der Klassen in den Daten und wird auch als Unausgewogenheit der Klassen bezeichnet.
Wo tritt ein unbalancierter Datensatz auf?
Das Problem unbalancierter Datensätze ist in vielen Bereichen zu finden, in denen extreme Ungleichverteilungen der Klassen auftreten. Besonders deutlich wird dies in der Betrugserkennung und im Einsatz von Machine Learning in der Medizin. Beispielsweise zeigt ein repräsentativer Datensatz mit einer Million Patientendaten, dass nur ein sehr kleiner Anteil der Patienten an einer bestimmten Krankheit leidet. Auch hier liegt eine klare Unbalanciertheit der Daten vor.
Moderne Machine-Learning-Tools, wie das Azure Machine Learning Studio, erkennen diese Problematik und weisen auf unbalancierte Datensätze hin, um die Qualität der Modelle zu verbessern.
Wie kann das Problem des unbalancierten Datensatzes gelöst werden?
Es gibt verschiedene Ansätze, um das Problem eines unbalancierten Datensatzes zu bewältigen. Eine Möglichkeit besteht in den sogenannten Sampling-Methoden, die entweder eine Überanpassung (Oversampling) der Minderheitsklasse oder eine Unteranpassung (Undersampling) der Mehrheitsklasse vornehmen. Eine Kombination beider Methoden kann ebenfalls hilfreich sein.
Zusätzlich kann eine Gewichtung der Datenpunkte vorgenommen werden, um die Bedeutung der Minderheitsklasse im Modell zu erhöhen. Eine weitere Technik besteht darin, neue erklärende Variablen aus den bestehenden Daten zu erzeugen. Auch geschichtete Zufallsstichproben können eine sinnvolle Lösung darstellen, da sie sicherstellen, dass alle Klassen angemessen repräsentiert sind.
Für ausführlichere Informationen zur Lösung unbalancierter Datensätze empfehlen wir unseren Artikel in der Informatik aktuell oder unseren Blogbeitrag zu diesem Thema.