Подготовка данных и выбор подходящих методов для работы с несбалансированными классами и признаками с сильной корреляцией включает несколько шагов. Вот поэтапный план:

1. Предобработка данных

1.1. Исследование данных:

Проведите анализ данных (EDA): визуализируйте распределение классов, посмотрите на корреляцию между признаками.Проверьте наличие пропусков и выбросов.

1.2. Очистка данных:

Устраните или обработайте пропуски (например, заполнение средними значениями или медианами).Устраните или скорректируйте выбросы (например, через z-оценки).

1.3. Кодирование категориальных признаков:

Используйте методы кодирования, такие как one-hot encoder, для категориальных признаков.

1.4. Масштабирование признаков:

Примените стандартизацию (z-score) или нормализацию (min-max) к числовым признакам.2. Обработка несбалансированности классов

2.1. Методы ресэмплинга:

Увеличение (oversampling) меньшинственного класса (например, SMOTE - Synthetic Minority Over-sampling Technique).Уменьшение (undersampling) большего класса.

2.2. Использование весов классов:

Примените метод веса классов в алгоритмах (например, задайте параметр class_weight в классификаторах, таких как Random Forest или SVM).

2.3. Обнаружение аномалий:

Используйте подходы, основанные на обнаружении аномалий (например, Isolation Forest, Local Outlier Factor), если меньшинственный класс считается аномальным.3. Выбор алгоритмовРассмотрите использование различных алгоритмов. В зависимости от задачи могут подойти:
Логистическая регрессия.Деревья решений и их ансамбли (Random Forest, Gradient Boosting).Метод опорных векторов (SVM).Нейронные сети (если данные позволяют).4. Выбор метрик

При работе с несбалансированными данными важна правильная оценка моделей. Рекомендуемые метрики:

Precision (точность): измеряет долю верно предсказанных положительных примеров среди всех предсказанных положительных.Recall (полнота): измеряет долю верно предсказанных положительных примеров среди всех реальных положительных.F1-score: гармоническое среднее между Precision и Recall, полезно, когда нужно сбалансировать точность и полноту.ROC-AUC: помогает оценить качество модели на всех уровнях порогов, показателем является площадь под кривой ROC.5. Обучение модели и валидацияРазделите данные на обучающую и тестовую выборки (рекомендуется stratified split для сохранения пропорции классов).Обучите модель, проведя кросс-валидацию для более точной оценки.Настройте гиперпараметры, если необходимо.6. Интерпретация результатовОбратите внимание на значения выбранных метрик (precision, recall, F1, ROC-AUC).Постройте матрицу путаницы для визуализации ошибок классификации.Используйте кривую ROC для анализа производительности модели на различных порогах.Если нужно, исследуйте важность признаков и их влияние на предсказания модели (например, через SHAP или LIME).7. Итоговая оценка и выводыПроанализируйте, какую модель выбрали и почему, основываясь на метриках.Объясните, как выбранные методы борьбы с несбалансированностью повлияли на результаты.Убедитесь, что результаты могут быть воспроизведены, а также постарайтесь понять, как можно улучшить модель либо в данных, либо в архитектуре.

Следуя этим шагам, можно эффективно подготовить данные и построить модель, способную правильно работать с несбалансированными классами.