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特征采样-分类任务

wangzf / 2022-09-13

目录

不平衡数据集的问题描述

样本类别样本不平衡(class-imbalance)数据集是指一个类中的示例数量与另一类中的示例数量显著不同的情况。 例如在一个二元分类问题中，一个类只占总样本的一小部分，这被称为不平衡数据集。 类不平衡会在构建机器学习模型时导致很多问题。一般地，常情况下样本类别比例(imbalance ratio)明显大于 $1:1$， 比如超过 $4:1$（也有说 $3:1$）的数据就可以称为不平衡数据

样本不平衡实际上是一种非常常见的现象。比如：在欺诈交易检测，欺诈交易的订单应该是占总交易数量极少部分； 工厂中产品质量检测问题，合格产品的数量应该是远大于不合格产品的；信用卡的征信问题中往往就是正样本居多

机器学习算法的学习阶段和后续预测可能会受到不平衡数据集问题的影响。 平衡问题对应于不同类别中样本数量的差异。下面的示例说明了训练具有不同类平衡级别的线性 SVM 分类器的效果。 正如预期的那样，线性 SVM 的决策函数会根据数据的不平衡程度而有很大差异。 不平衡率越大，决策函数有利于样本数量越多的类，通常称为多数类

img

这里将讨论处理不平衡数据集和提高机器学习模型性能的各种技巧和策略。 将涵盖的一些技术包括重采样技术、代价敏感学习、使用适当的性能指标、集成方法和其他策略。 通过这些技巧，可以为不平衡的数据集构建有效的模型

不平衡数据集的处理方法

处理不平衡数据集的技巧

重采样技术是处理不平衡数据集的最流行方法之一。 这些技术涉及减少多数类中的示例数量或增加少数类中的示例数量

在处理不平衡的数据集时，使用适当的性能指标也很重要。准确性并不总是最好的指标， 因为在处理不平衡的数据集时它可能会产生误导。相反，使用 AUC-ROC、F1 Measure 等指标可以更好地指示模型性能

集成方法，例如 bagging 和 boosting，也可以有效地对不平衡数据集进行建模。 这些方法结合了多个模型的预测以提高整体性能。

重采样技术、成本敏感学习、使用适当的性能指标和集成方法是一些技巧和策略， 可以帮助处理不平衡的数据集并提高机器学习模型的性能

在不平衡数据集上提高模型性能的策略

在收集更多数据、生成合成样本、使用领域知识专注于重要样本， 以及使用异常检测等先进技术是一些可用于提高模型在不平衡数据集上的性能的策略。 这些策略可以帮助平衡数据集，为模型提供更多示例以供学习，并识别数据集中信息量最大的示例

算法

随机过采样

通过有放回随机抽样替换当前可用样本来生成新样本，通过复制一些少数类的原始样本

SMOTE

SMOTE 算法简介

SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)，合成少数类过采样技术。 它是基于随机过采样算法的一种改进方案，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本， 这样容易产生模型过拟合的问题，即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General)

SMOTE 算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成新样本添加到数据集中， 具体如下图所示，算法流程如下:

  1. 对于少数类中每一个样本 $x_{i}$，以欧氏距离为标准计算它到少数类样本集中所有样本的距离， 得到其 $k$ 近邻
  2. 根据样本不平衡比例设置一个采样比例以确定采样倍率 $N$，$N=$， 对于每一个少数类样本 $x_{i}$，从其 $k$ 近邻中随机选择若干个样本， 假设选择的近邻为 $x_{n}$
  3. 对于每一个随机选出的近邻 $\hat{x}_{i}$ ，分别与原样本 $x_{i}$ 按照如下的公式构建新的样本:

$$x_{new} = x_{i} + rand(0，1) \times (\hat{x}_{i} - x_{i})$$

SMOTE 算法的伪代码如下:

img

SMOTE 算法的缺陷

针对 SMOTE 算法的进一步改进

针对 SMOTE 算法存在的边缘化和盲目性等问题，很多人纷纷提出了新的改进办法， 在一定程度上改进了算法的性能，但还存在许多需要解决的问题。

Han 等人在 SMOTE 算法基础上进行了改进， 提出了 Borderline-SMOTE(Borderline-SMOTE: A New Over-Sampling Method in Imbalanced Data Sets Learning) 算法， 解决了生成样本重叠(Overlapping)的问题，该算法在运行的过程中查找一个适当的区域，该区域可以较好地反应数据集的性质， 然后在该区域内进行插值，以使新增加的"人造”样本更有效。这个适当的区域一般由经验给定，因此算法在执行的过程中有一定的局限性

ADASYN

Adasyn: adaptive synthetic sampling approach for imbalanced learning

Borderline SMOTE

SVM SMOTE

KMeans SMOTE

联合采样

SMOTE Tomek

SMOTE ENN

edited nearest-neighbors

集成采样器

Bagging 分类器

随机森林分类器

Boosting 分类器

其他采样器

自定义采样器

自定义生成器

TensorFlow

Keras

不平衡数据集分类器指标

sklearn 指标

sklearn.metrics.balanced_accuracy_score

imblearn 指标

灵敏性和特异性指标

Macro-Averaged Mean Absolute Error

MA-MAE

重要性指标

imblearn

安装

$ pip install -U imbalanced-learn

使用

Estimator:

estimator = obj.fit(data, targets)

Resampler:

data_resampled, targets_resampled = obj.fit_resample(data, targets)

Inputs:

Outputs:

过采样

Over-sampling

Random Over Sampler

随机过采样：

from sklearn.datasets import make_classification
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
from collections import Counter
from sklearn.svm import LinearSVC

# data
X, y = make_classificaion(
    n_samples = 5000,
    n_features = 2,
    n_informative = 2,
    n_redundant = 0, 
    n_repeated = 0,
    n_classes = 3,
    n_clusters_per_class = 1,
    weights = [0.01, 0.05, 0.94],
    class_sep = 0.8,
    random_state = 0
)

# resample
ros = RandomOverSampler(random_state = 0)
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)
print(sorted(Counter(y_resampled).items()))

# model
clf = LinearSVC()
clf.fit(X_resampled, y_resampled)

随机过采样对异构数据进行采样：

import numpy as np
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler

# data
X_hetero = np.array(
    [["xxx", 1, 1.0],
     ["yyy", 2, 2.0],
     ["zzz", 3, 3.0]],
    dtype = object
)
y_hetero = np.array([0, 0, 1])

# 过采样
ros = RandomOverSampler(random_state = 0)
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X_hetero, y_hetero)
print(X_resampled)
print(y_resampled)

随机过采样支持 Pandas DataFrame：

from sklearn.datasets import fetch_openml
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler

# data
df_adult, y_adult = fetch_openml(
    "adult",
    version = 2,
    as_frame = True,
    return_X_y = True
)
df_adult.head()

# 过采样
ros = RandomOverSampler(random_state = 0)
df_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(df_adult, y_adult)
df_resampled.head()

随机过采样示例(Random Over-Sampling Examples)Training and assessing classification rules with imbalanced data：

SMOTE

from imblearn.over_sampling import ADASYN

X_resampled, y_resampled = SMOTE().fit_resample(X, y)
print(sorted(Counter(y_resampled).items()))

clf_smote = LinearSVC().fit(X_resampled, y_resampled)

ANASYN

from imblearn.over_sampling import ADASYN

X_resampled, y_resampled = ADASYN().fit(X, y)
print(sorted(Counter(y_resampled).items()))

clf_adasyn = LinearSVC().fit(X_resampled, y_resampled)

Borderline SMOTE

from imblearn.over_sampling import BorderlineSMOTE

X_resampled, y_resampled = BorderlineSMOTE().fit_resample(X, y)
print(sorted(Counter(y_resampled).items()))

SMOTENC

处理类别型数据

import numpy as np
from imblearn.over_sampling import SMOTENC

rng = np.random.RandomState(42)
n_samples = 50
X = np.empty((n_samples, 3), dtype = object)
X[:, 0] = rng.choice(["A", "B", "C"], size = n_samples).astype(object)
X[:, 1] = rng.randn(n_samples)
X[:, 2] = rng.randint(3, size = n_samples)
y = np.array([0] * 20 + [1] * 30)
print(sorted(Counter(y).items()))


smote_nc = SMOTENC(categorical_features = [0, 2], random_state = 0)
X_resampled, y_resampled = smote_nc.fit_resample(X, y)
print(sorted(Counter(y_resampled).items()))
print(X_resampled[-5:])

SMOTEN

处理类别型数据

import numpy as np
from imblearn.over_sampling import SMOTEN

X = np.array(
    ["green"] * 5 + ["red"] * 10 + ["blue"] * 7, 
    dtype = object
).reshape(-1, 1)
y = np.array(
    ["apple"] * 5 + ["not apple"] * 3 + ["apple"] * 7 + 
    ["not apple"] * 5 + ["apple"] * 2, 
    dtype = object
)

sampler = SMOTEN(random_state = 0)
X_res, y_res = sampler.fit_resample(X, y)
X_res[y.size:]
y_res[y.size:]

SVM SMOTE

KMeans SMOTE

降采样

Under-sampling

原型生成

给定原始数据集 $S$, 原型生成算法会生成一个新的集合 $S'$。其中：

换句话说，原型生成技术将减少目标类中的样本数量，但剩余的样本是从原始集合中生成的，而不是从中选择的。 ClusterCentroids 利用 K-means 来减少样本数量。因此，每个类将使用 K-means 方法的质心而不是原始样本进行合成

from collections import Counter
from sklearn.datasets import make_classification
from imblearn.under_sampling import ClusterCentroids

X, y = make_classification(
    n_samples = 5000,
    n_features = 2, 
    n_informative = 2,
    n_redundant = 0,
    n_repeated = 0,
    n_classes = 3,
    n_clusters_per_class = 1,
    weights = [0.01, 0.05, 0.94],
    class_sep = 0.8,
    random_state = 0
)
print(sorted(Counter(y).items()))

cc = ClusterCentroids(random_state = 0)
X_resampled, y_resampled = cc.fit_resample(X, y)
print(sorted(Counter(y_resampled).items()))

原型选择

与原型生成算法相反，原型选择算法将从原始集合中选择样本 . 所以， 被定义为 和 .

此外，这些算法可以分为两组：

  1. 受控欠采样技术和
  2. 清洁欠采样技术

第一组方法允许采用欠采样策略，其中样本数量在由用户指定。相比之下，清洁欠采样技术不允许此规范，并且旨在清洁特征空间

Controlled 降采样

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

rus = RandomUnderSampler(random_state = 0)
X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)
print(sorted(Counter(y_resampled).items()))

Cleaning 降采样

Tomek’s links：

Condensed nearest neighbors and derived algorithms

Instance hardness threshold：

联合采样

Combination of over and under sampling

集成采样

Ensemble of samplers

其他

参考