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Ich habe ein sehr stark unausgeglichenes Dataset mit 131 Samples in der minjority Klasse und fast 30000 Samples in der majority Klasse.
Ich habe versucht mit over-/undersampling versucht und mit den Algorithmus spezifischen Parametern (wie z.B. scale_pos_weight bei Xgboost) meine Performance der Algorithmen zu erhöhen. Leider hält sich der erfolg sehr stark in Grenzen.
Hat noch jemand eine Idee wie man mit so startk unausgeglichenen Datasets umgeben könnte?
Bei Bildverarbeitung kann man sich Daten generieren, zb durch Spiegeln, leichtes verzerren und verrauschen. Vielleicht lässt sich sowas auch bei deinen Daten machen.
