Ungleichgewichtige Daten
Ein Datensatz, bei dem eine Klasse oder Kategorie die anderen signifikant überwiegt, was dazu führen kann, dass KI-Modelle zugunsten der Mehrheitsklasse voreingenommen sind, es sei denn, dies wird behoben.
Tritt auf, wenn Zielkategorien (z. B. Betrug vs. legitim) ungleichmäßig vertreten sind, wodurch Modelle dazu neigen, Mehrheitsklassen zu bevorzugen und seltene, aber kritische Fälle zu übersehen. Minderungstechniken umfassen Resampling (Überabstimmung der Minderheit, Unterabstimmung der Mehrheit), synthetische Datenerzeugung (SMOTE) oder die Verwendung von Klassen-Gewichtsanpassungen. Governance erfordert die Überwachung von Klassenverteilungen, die Verfolgung der Leistung nach Klasse und die Dokumentation der Minderungsentscheidungen und ihrer Auswirkungen.
Ein Betrugsaufdeckungsdatensatz einer Bank weist 0,5% Betrugsfälle auf. Das Data-Science-Team wendet SMOTE an, um Betrugsfälle zu überschätzen, trainiert das Modell mit gewichtetem Klassenverlust neu und erhöht den Betrugsabruf von 60% auf 85% — während es den Prozess zur Prüfung und Einhaltung dokumentiert.
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