机器学习对不平衡数据学习处理方案

机器学习对不平衡数据学习处理方案，imbalanced-learn是一个python软件包， 提供了一些数据集中常用的重新采样技术，显示出强烈的不平衡性。它与scikit-learn兼容，是scikit-learn-contrib 项目的一部分。 ### 机器学习中不平衡数据处理方案详解 #### 一、引言 在机器学习领域，数据不平衡问题是指在分类任务中各类别样本数量相差悬殊的情况。这种情况在实际应用中非常常见，例如信用欺诈检测、医疗诊断等场景。面对不平衡数据集时，传统的机器学习模型往往倾向于预测多数类样本，这会导致模型对少数类样本的识别能力大幅下降。为了解决这一问题，研究人员开发了一系列专门用于处理不平衡数据的技术。 #### 二、imbalanced-learn 软件包概述 imbalanced-learn 是一个 Python 软件包，专注于提供针对不平衡数据集的重采样技术。这个软件包与 scikit-learn 兼容，并且是 scikit-learn-contrib 项目的一部分。它提供了一套丰富的工具来帮助研究人员和开发者处理不平衡数据集的问题。 - **官网地址**：https://pypi.python.org/pypi/imbalanced-learn/ - **API 文档**：http://contrib.scikit-learn.org/imbalanced-learn/stable/ - **详细 API**：http://contrib.scikit-learn.org/imbalanced-learn/stable/api.html #### 三、安装与环境配置 imbalanced-learn 可以在 Python 2.7 和 Python 3.5 及以上版本中运行。其依赖包括： - SciPy (>=0.13.3) - numpy (>=1.8.2) - scikit-learn (>=0.19.0) 对于可视化的需求，还需要 matplotlib (>=2.0.0)。 可以通过 pip 安装 imbalanced-learn： ```bash pip install -U imbalanced-learn ``` 或者在 Anaconda Cloud 平台上安装： ```bash conda install -c conda-forge imbalanced-learn ``` #### 四、不平衡数据集处理策略 处理不平衡数据集通常有以下几种方法： 1. **欠采样**：减少多数类的样本数量，使其与少数类的数量更加接近。 2. **过采样**：增加少数类的样本数量，使其与多数类的数量更加接近。 3. **结合过采样和欠采样**：先过采样少数类再欠采样多数类，或者相反顺序。 4. **创建平衡的子集**：构建一个既包含多数类又包含少数类的平衡数据集。 5. **分层抽样**：确保训练集和测试集中各类别样本的比例与原始数据集中一致。 #### 五、imbalanced-learn 中的重采样技术 imbalanced-learn 提供了多种重采样技术，可以有效地处理不平衡数据集的问题。 ##### 欠采样方法 - **随机欠采样**：随机删除多数类的样本。 - **Tomek 链接**：移除多数类中的 Tomek 链接。 - **群集中心欠采样**：基于聚类中心选择多数类的样本。 - **NearMiss** (1, 2, 3)：选择多数类中最接近少数类的样本。 - **凝缩最近邻**：通过删除不必要的样本来简化多数类。 - **单边选择**：只选择那些在少数类附近的多数类样本。 - **邻居清洗规则**：删除那些与少数类不相似的多数类样本。 - **编辑最近邻**：通过删除与多数类样本距离较远的少数类样本来减少噪声。 - **实例硬度阈值**：根据样本的硬度（即难易程度）选择样本。 - **重复编辑最近邻**：多次执行编辑最近邻操作。 - **All KNN**：使用所有最近邻进行编辑。 ##### 过采样方法 - **随机过采样**：复制少数类的样本。 - **SMOTE**：通过插值少数类样本的特征空间来生成新的样本。 - **bSMOTE** (Type 1 and 2)：针对边界区域的 SMOTE 变体。 - **SVMSMOTE**：利用支持向量机来确定生成新样本的位置。 - **ADASYN**：一种适应性方法，根据每个少数类样本的难度动态地生成新样本。 ##### 结合过采样和欠采样的方法 - **SMOTE+Tomek**：先使用 SMOTE 过采样，然后使用 Tomek 链接欠采样。 - **SMOTE+ENN**：先使用 SMOTE 过采样，然后使用编辑最近邻欠采样。 ##### 合奏采样 - **EasyEnsemble**：构建多个不同的训练集并训练不同的分类器。 - **BalanceCascade**：通过逐步增加少数类样本的数量来训练分类器。 #### 六、结论 imbalanced-learn 提供了一整套强大的工具来处理不平衡数据集的问题。通过对这些技术的理解和应用，我们可以显著提高模型在处理不平衡数据集时的性能。无论是对于学术研究还是实际应用来说，imbalanced-learn 都是一个不可或缺的工具。