Undersampling

Undersaإزالة أمثلة (examples) من فئة الأغلبية (majority class) في مجموعة بيانات غير متوازنة في الفئة (class-imbalanced dataset) من أجل إنشاء مجموعة تدريب (training set) أكثر توازناً.
على سبيل المثال، ضع في اعتبارك مجموعة بيانات تكون فيها نسبة فئة الأغلبية (majority class) إلى فئة الأقلية (minority class) 20: 1. للتغلب على هذا الخلل في التوازن في الفئة، يمكنك إنشاء مجموعة تدريب تتكون من جميع أمثلة فئات الأقلية ولكن فقط عُشر أمثلة فئة الأغلبية، والتي من شأنها إنشاء نسبة فئة مجموعة التدريب 2: 1. بفضل اختزال العينات، قد تنتج مجموعة التدريب الأكثر توازناً هذه نموذجًا أفضل. بدلاً من ذلك، قد تحتوي مجموعة التدريب الأكثر توازناً على أمثلة غير كافية لتدريب نموذج فعال.
على النقيض من الإفراط في أخذ العينات (oversampling).