Библиотека автоматического машинного обучения для моделирования на несбалансированных данных

Программный модуль позволяет решать задачи машинного обучения на основе несбалансированных данных с автоматическим подбором параметров моделирования. Программа включает в себя блок оценки степени дисбаланса в исходных данных и подбирает оптимальную стратегию для максимизации заданной метрики, рассчитываемой на основе процедуры кросс-валидации. Программа реализует гибридную стратегию ансамблирования на основе бэггинга и бустинга над деревьями принятия решений. Методика балансировки данных основана на динамическом сэмплировании элементов выборки на каждом шаге работы алгоритма с вероятностями обратно пропорциональными накопленной точности классификации данных элементов на всех предыдущих итерациях и степени выявленного дисбаланса в исходных данных. Программа создана по договору №70-2021-00141 от 02.11.2021 г., мероприятие М1.4.6 (направление развития ИИ: сильный ИИ в промышленности).