机器学习中非平衡数据集的常用处理方法
不平衡数据集:
在分类等问题中,正负样本,或者各个类别的样本数目不一致。
:在人脸检测中,比如训练库有10万张人脸图像,其中9万没有包含人脸,1万包含人脸,这个数据集就是典型的不平衡数据集。
直观的影响就是,用这些不平衡的数据训练出来的模型,其预测结果偏向于训练数据中数据比较多的那一类,在人脸检测的例子中,就是检测器的检测结果大部分都偏向于没有检测到人脸图像。
另外一个不平衡数据集,就是信用卡欺诈交易,如果平均的抽取数据,则大部分的数据都是非欺诈交易,只有非常少的部分数据是欺诈交易
影响:不平衡的数据集上做训练和测试,其得到的准确率是虚高的,比如在不平衡数据中,正负样本的比例为9:1时,当它的精度为90%时,我们很有理由怀疑它将所有的类别都判断为数据多的那一类。
解决方法:8种
1.收集更多的数据:
好处:更够揭露数据类别的本质差别,增加样本少的数目以便后面的数据重采样。
(这个是最好的方法,但是一般比较难,通常处理的数据是难以收集的。)
2.尝试改变性能评价标准:
当数据不平衡时,准确度已经失去了它原有的意义,
可以参考的度量标准有:
1> 混淆矩阵CM
2>精度
3>召回率
4>F1 分数(权衡精度和召回率)
5>Kappa
6>ROC曲线
3.重采样数据:
1,拷贝一部分样本偏少的数据多分,已达到平衡(过采样);
2,删除一部分样本偏多的数据,以使得达到平衡(欠采样);
在实际中,过采样和欠采样都会使用的。
在测试中,如果样本总数比较多,可以用欠采样的数据进行测试,如果样本总数比较少,可以用过采样的数据进行测试;另外应该测试随机采样的数据和非随机采样的数据,同时,测试不同比例正负样本的数据。
4.生成合成数据:
最简单的是,随机采样样本数目比较少的属性,
另外一个比较出名的方法为:SMOTE
它是一种过采样的方法,它从样本比较少的类别中创建新的样本实例,一般,它从相近的几个样本中,随机的扰动一个特征,
5.使用不同的算法:
不要试图用一个方法解所有的问题,尝试一些其他不同的方法,比如决策树一般在不平衡数据集上表现的比较的好。
6.尝试惩罚模型:
意思就是添加新的惩罚项到cost函数中,以使得小样本的类别被判断错误的cost更大,迫使模型重视小样本的数据。
比如:带惩罚项的SVM
7.使用不同的视角:
不平衡的数据集,有专门的邻域和算法做这个,可以参考他们的做法和术语。
比如:异常检测。
8.尝试新的改进:
比如:1.把样本比较多的类别,分解为一些更多的小类别,
比如:原始我们想区分数字0和其它数字这二分类问题,我们可以把其它数字在分为9类,变成0–9的分类问题.
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