Nó de balanceamento

É possível utilizar nós Balanceamento para corrigir desbalanceamentos em conjuntos de dados de modo que estejam de acordo com os critérios de teste especificados.

Por exemplo, suponha que um dataset tenha apenas dois valores --low ou high-- e que 90% dos casos sejam low enquanto que apenas 10% dos casos são high. Muitas técnicas de modelagem possuem problemas com tais dados parciais porque eles tendem a aprender apenas o resultado baixo e a ignorar o resultado alto, o que é muito raro. Se os dados estão bem equilibrados com aproximadamente números iguais de resultados low e high , os modelos terão mais chances de encontrar padrões que distinguem os dois grupos. Nesse caso, um nó Balanceamento é útil para criar uma diretiva de balanceamento que reduz casos com um resultado baixo.

O balanceamento é executado ao duplicar e, em seguida, descartar registros com base nas condições que você especificar. Os registros para os quais não há nenhuma condição são sempre passados. Como esse processo funciona ao duplicar e/ou descartar registros, a sequência original de seus dados é perdida em operações posteriores. Assegure-se de derivar quaisquer valores relacionados à sequência antes de incluir um nó Balanceamento no fluxo de dados.