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机器学习中的数据不平衡解决方案大全

2018-04-01

机器学习中的数据不平衡解决方案大全

在机器学习任务中，我们经常会遇到这种困扰：数据不平衡问题。

数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。当遇到不平衡数据时，以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类，从而使得少数类样本的分类性能下降。绝大多数常见的机器学习算法对于不平衡数据集都不能很好地工作。

本文介绍几种有效的解决数据不平衡情况下有效训练有监督算法的思路：

1、重新采样训练集

可以使用不同的数据集。有两种方法使不平衡的数据集来建立一个平衡的数据集——欠采样和过采样。

1.1. 欠采样

欠采样是通过减少丰富类的大小来平衡数据集，当数据量足够时就该使用此方法。通过保存所有稀有类样本，并在丰富类别中随机选择与稀有类别样本相等数量的样本，可以检索平衡的新数据集以进一步建模。

1.2. 过采样

相反，当数据量不足时就应该使用过采样，它尝试通过增加稀有样本的数量来平衡数据集，而不是去除丰富类别的样本的数量。通过使用重复、自举或合成少数类过采样等方法（SMOTE）来生成新的稀有样品。

注意到欠采样和过采样这两种方法相比而言，都没有绝对的优势。这两种方法的应用取决于它适用的用例和数据集本身。另外将过采样和欠采样结合起来使用也是成功的。

2、使用K-fold交叉验证

值得注意的是，使用过采样方法来解决不平衡问题时应适当地应用交叉验证。这是因为过采样会观察到罕见的样本，并根据分布函数应用自举生成新的随机数据，如果在过采样之后应用交叉验证，那么我们所做的就是将我们的模型过拟合于一个特定的人工引导结果。这就是为什么在过度采样数据之前应该始终进行交叉验证，就像实现特征选择一样。只有重复采样数据可以将随机性引入到数据集中，以确保不会出现过拟合问题。

K-fold交叉验证就是把原始数据随机分成K个部分，在这K个部分中选择一个作为测试数据，剩余的K-1个作为训练数据。交叉验证的过程实际上是将实验重复做K次，每次实验都从K个部分中选择一个不同的部分作为测试数据，剩余的数据作为训练数据进行实验，最后把得到的K个实验结果平均。

3、转化为一分类问题

对于二分类问题，如果正负样本分布比例极不平衡，我们可以换一个完全不同的角度来看待问题：把它看做一分类（One Class Learning）或异常检测（Novelty Detection）问题。这类方法的重点不在于捕捉类间的差别，而是为其中一类进行建模，经典的工作包括One-class SVM等，如下图所示：

One Class SVM 是指你的训练数据只有一类正（或者负）样本的数据，而没有另外的一类。在这时，你需要学习的实际上你训练数据的边界。而这时不能使用最大化软边缘了，因为你没有两类的数据。所以呢，在这边文章中，“Estimating the support of a high-dimensional distribution”，Schölkopf假设最好的边缘要远离特征空间中的原点。左边是在原始空间中的边界，可以看到有很多的边界都符合要求，但是比较靠谱的是找一个比较紧的边界（红色的）。这个目标转换到特征空间就是找一个离原点比较远的边界，同样是红色的直线。当然这些约束条件都是人为加上去的，你可以按照你自己的需要采取相应的约束条件。比如让你data 的中心离原点最远。

说明：对于正负样本极不均匀的问题，使用异常检测，或者一分类问题，也是一个思路。

4、组合不同的重采样数据集

成功泛化模型的最简单方法是使用更多的数据，问题是像逻辑回归或随机森林这样开箱即用的分类器，倾向于通过舍去稀有类来泛化模型。一个简单的最佳实践是建立n个模型，每个模型使用稀有类别的所有样本和丰富类别的n个不同样本。假设想要合并10个模型，那么将保留例如1000例稀有类别，并随机抽取10000例丰富类别。然后，只需将10000个案例分成10块，并训练10个不同的模型。

如果拥有大量数据，这种方法是简单并且是可横向扩展的，这是因为可以在不同的集群节点上训练和运行模型。集合模型也趋于泛化，这使得该方法易于处理。

5、用不同比例重新采样

方法4可以很好地将稀有类别和丰富类别之间的比例进行微调，最好的比例在很大程度上取决于所使用的数据和模型。但是，不是在整体中以相同的比例训练所有模型，所以值得尝试合并不同的比例。如果10个模型被训练，有一个模型比例为1：1（稀有：丰富）和另一个1：3甚至是2：1的模型都是有意义的。一个类别获得的权重依赖于使用的模型。