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重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)

作者：章華燕（算法工程師 —— 金橋智慧科技）

作者博客地址：http://blog.csdn.net/u013709270

在機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中，我們經(jīng)常會(huì)遇到這種困擾：數(shù)據(jù)不平衡問題。

本文介紹幾種有效的解決數(shù)據(jù)不平衡情況下有效訓(xùn)練有監(jiān)督算法的思路。

可以使用不同的數(shù)據(jù)集。有兩種方法使不平衡的數(shù)據(jù)集來建立一個(gè)平衡的數(shù)據(jù)集——欠采樣和過采樣。

1.1.  欠采樣

欠采樣是通過減少豐富類的大小來平衡數(shù)據(jù)集，當(dāng)數(shù)據(jù)量足夠時(shí)就該使用此方法。通過保存所有稀有類樣本，并在豐富類別中隨機(jī)選擇與稀有類別樣本相等數(shù)量的樣本，可以檢索平衡的新數(shù)據(jù)集以進(jìn)一步建模。

1.2.  過采樣

相反，當(dāng)數(shù)據(jù)量不足時(shí)就應(yīng)該使用過采樣，它嘗試通過增加稀有樣本的數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集，而不是去除豐富類別的樣本的數(shù)量。通過使用重復(fù)、自舉或合成少數(shù)類過采樣等方法（SMOTE）來生成新的稀有樣品。

注意到欠采樣和過采樣這兩種方法相比而言，都沒有絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)。這兩種方法的應(yīng)用取決于它適用的用例和數(shù)據(jù)集本身。另外將過采樣和欠采樣結(jié)合起來使用也是成功的。

值得注意的是，使用過采樣方法來解決不平衡問題時(shí)應(yīng)適當(dāng)?shù)貞?yīng)用交叉驗(yàn)證。這是因?yàn)檫^采樣會(huì)觀察到罕見的樣本，并根據(jù)分布函數(shù)應(yīng)用自舉生成新的隨機(jī)數(shù)據(jù)，如果在過采樣之后應(yīng)用交叉驗(yàn)證，那么我們所做的就是將我們的模型過擬合于一個(gè)特定的人工引導(dǎo)結(jié)果。這就是為什么在過度采樣數(shù)據(jù)之前應(yīng)該始終進(jìn)行交叉驗(yàn)證，就像實(shí)現(xiàn)特征選擇一樣。只有重復(fù)采樣數(shù)據(jù)可以將隨機(jī)性引入到數(shù)據(jù)集中，以確保不會(huì)出現(xiàn)過擬合問題。

K-fold 交叉驗(yàn)證就是把原始數(shù)據(jù)隨機(jī)分成 K 個(gè)部分，在這 K 個(gè)部分中選擇一個(gè)作為測(cè)試數(shù)據(jù)，剩余的 K-1 個(gè)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。交叉驗(yàn)證的過程實(shí)際上是將實(shí)驗(yàn)重復(fù)做 K 次，每次實(shí)驗(yàn)都從 K 個(gè)部分中選擇一個(gè)不同的部分作為測(cè)試數(shù)據(jù)，剩余的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，最后把得到的 K 個(gè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果平均。

對(duì)于二分類問題，如果正負(fù)樣本分布比例極不平衡，我們可以換一個(gè)完全不同的角度來看待問題：把它看做一分類（One Class Learning）或異常檢測(cè)（Novelty Detection）問題。這類方法的重點(diǎn)不在于捕捉類間的差別，而是為其中一類進(jìn)行建模，經(jīng)典的工作包括 One-class SVM 等，如下圖所示：

One Class SVM 是指你的訓(xùn)練數(shù)據(jù)只有一類正（或者負(fù)）樣本的數(shù)據(jù)， 而沒有另外的一類。在這時(shí)，你需要學(xué)習(xí)的實(shí)際上你訓(xùn)練數(shù)據(jù)的邊界。而這時(shí)不能使用最大化軟邊緣了，因?yàn)槟銢]有兩類的數(shù)據(jù)。所以呢，在這邊文章中，“Estimating the support of a high-dimensional distribution”， Sch?lkopf 假設(shè)最好的邊緣要遠(yuǎn)離特征空間中的原點(diǎn)。左邊是在原始空間中的邊界，可以看到有很多的邊界都符合要求，但是比較靠譜的是找一個(gè)比較緊的邊界（紅色的）。這個(gè)目標(biāo)轉(zhuǎn)換到特征空間就是找一個(gè)離原點(diǎn)比較遠(yuǎn)的邊界，同樣是紅色的直線。當(dāng)然這些約束條件都是人為加上去的，你可以按照你自己的需要采取相應(yīng)的約束條件。比如讓你 data 的中心離原點(diǎn)最遠(yuǎn)。

說明：對(duì)于正負(fù)樣本極不均勻的問題，使用異常檢測(cè)，或者一分類問題，也是一個(gè)思路。

成功泛化模型的最簡(jiǎn)單方法是使用更多的數(shù)據(jù)，問題是像邏輯回歸或隨機(jī)森林這樣開箱即用的分類器，傾向于通過舍去稀有類來泛化模型。一個(gè)簡(jiǎn)單的最佳實(shí)踐是建立 n 個(gè)模型，每個(gè)模型使用稀有類別的所有樣本和豐富類別的 n 個(gè)不同樣本。假設(shè)想要合并 10 個(gè)模型，那么將保留例如 1000 例稀有類別，并隨機(jī)抽取 10000 例豐富類別。然后，只需將 10000 個(gè)案例分成 10 塊，并訓(xùn)練 10 個(gè)不同的模型。

如果擁有大量數(shù)據(jù)，這種方法是簡(jiǎn)單并且是可橫向擴(kuò)展的，這是因?yàn)榭梢栽诓煌募汗?jié)點(diǎn)上訓(xùn)練和運(yùn)行模型。集合模型也趨于泛化，這使得該方法易于處理。

方法 4 可以很好地將稀有類別和豐富類別之間的比例進(jìn)行微調(diào)，最好的比例在很大程度上取決于所使用的數(shù)據(jù)和模型。但是，不是在整體中以相同的比例訓(xùn)練所有模型，所以值得嘗試合并不同的比例。如果 10 個(gè)模型被訓(xùn)練，有一個(gè)模型比例為 1：1 （稀有：豐富）和另一個(gè) 1：3 甚至是 2：1 的模型都是有意義的。一個(gè)類別獲得的權(quán)重依賴于使用的模型。

方法 5 雖然能夠選出最好的樣本數(shù)據(jù)比例。但是它的魯棒性不能夠保證：它的魯棒性取決于測(cè)試集樣本的選取。

為了解決上述方法的缺陷，增加模型魯棒性。為此，我本人在 隨機(jī)森林算法 思想的啟發(fā)下，想出了在上述方法的基礎(chǔ)上，將不同比例下訓(xùn)練出來的模型進(jìn)行 多模型 Bagging 操作，具體的步驟如下：

對(duì)上述各模型的準(zhǔn)確率進(jìn)行歸一化處理，得到新的權(quán)重分布：

其中：

按權(quán)重分布 Ω 組合多個(gè)模型，作為最終的訓(xùn)練器：

對(duì)于分類任務(wù)：

對(duì)于回歸任務(wù)：

Sergey Quora 提出了一種優(yōu)雅的方法，他建議不要依賴隨機(jī)樣本來覆蓋訓(xùn)練樣本的種類，而是將 r 個(gè)群體中豐富類別進(jìn)行聚類，其中 r 為 r 中的例數(shù)。每個(gè)組只保留集群中心（medoid）。然后，基于稀有類和僅保留的類別對(duì)該模型進(jìn)行訓(xùn)練。

7.1. 對(duì)豐富類進(jìn)行聚類操作

首先，我們可以對(duì)具有大量樣本的豐富類進(jìn)行聚類操作。假設(shè)我們使用的方法是 K-Means 聚類算法 。此時(shí)，我們可以選擇 K 值為稀有類中的數(shù)據(jù)樣本的個(gè)數(shù)，并將聚類后的中心點(diǎn)以及相應(yīng)的聚類中心當(dāng)做富類樣本的代表樣例，類標(biāo)與富類類標(biāo)一致。

7.2. 聚類后的樣本進(jìn)行有監(jiān)督學(xué)習(xí)

經(jīng)過上述步驟的聚類操作，我們對(duì)富類訓(xùn)練樣本進(jìn)行了篩選，接下來我們就可以將相等樣本數(shù)的K個(gè)正負(fù)樣本進(jìn)行有監(jiān)督訓(xùn)練。如下圖所示：

所有之前的方法都集中在數(shù)據(jù)上，并將模型保持為固定的組件。但事實(shí)上，如果設(shè)計(jì)的模型適用于不平衡數(shù)據(jù)，則不需要重新采樣數(shù)據(jù)，著名的XGBoost已經(jīng)是一個(gè)很好的起點(diǎn)，因此設(shè)計(jì)一個(gè)適用于不平衡數(shù)據(jù)集的模型也是很有意義的。

通過設(shè)計(jì)一個(gè)代價(jià)函數(shù)來懲罰稀有類別的錯(cuò)誤分類而不是分類豐富類別，可以設(shè)計(jì)出許多自然泛化為稀有類別的模型。例如，調(diào)整SVM以懲罰稀有類別的錯(cuò)誤分類。

參考文獻(xiàn)：

https://mp.weixin.qq.com/s/TlRo4NbpNxHMftp4Cvq5PQ