Class Imbalance

Class Imbalance (Klassenungleichgewicht) ist ein häufiges Problem beim Training, wenn eine Klasse viel seltener vorkommt als andere (z.B. 99% gesunde Patienten, 1% kranke). Ein Modell könnte einfach lernen, immer 'Gesund' zu raten und hätte 99% Genauigkeit, wäre aber nutzlos. Man muss dies durch Techniken wie Oversampling oder gewichtete Loss-Funktionen korrigieren.