Quelles sont les méthodes de classification pour traiter des ensembles de données déséquilibrés ?

Dans le domaine de l'apprentissage automatique, les ensembles de données déséquilibrés constituent un problème courant, qui fait référence à la grande différence dans le nombre d'échantillons de différentes catégories dans l'ensemble de données d'entraînement. Par exemple, dans un problème de classification binaire, le nombre d’échantillons positifs est bien inférieur au nombre d’échantillons négatifs. Cela amènera le modèle entraîné à être plus enclin à prédire un plus grand nombre de catégories et à ignorer un plus petit nombre de catégories, affectant ainsi les performances du modèle. Par conséquent, les ensembles de données déséquilibrés doivent être classés pour améliorer les performances du modèle.

Cet article utilisera un exemple spécifique pour illustrer comment classer les ensembles de données déséquilibrés. Supposons que nous ayons un problème de classification binaire dans lequel le nombre d'échantillons positifs est de 100, le nombre d'échantillons négatifs est de 1 000 et la dimension du vecteur de caractéristiques est de 10. Afin de traiter des ensembles de données déséquilibrés, les étapes suivantes peuvent être suivies : 1. Utiliser des techniques de sous-échantillonnage ou de suréchantillonnage pour équilibrer les données, telles que l'algorithme SMOTE. 2. Utiliser des indicateurs d'évaluation appropriés, tels que l'exactitude, la précision, le rappel, etc., pour évaluer les performances du modèle. 3. Ajustez le seuil du classificateur pour optimiser les performances du modèle sur les classes minoritaires. 4. Utilisez des méthodes d'apprentissage d'ensemble, telles que des forêts aléatoires ou des arbres d'amplification de gradient, pour améliorer les performances de généralisation du modèle

1 Comprendre l'ensemble de données : analysez l'ensemble de données et constatez que le nombre d'échantillons positifs est beaucoup plus petit. que le nombre d’échantillons négatifs.

2. Choisissez des métriques d'évaluation appropriées : en raison du déséquilibre de l'ensemble de données, nous choisissons la précision, le rappel et la valeur F1 comme métriques d'évaluation.

Vous pouvez utiliser l'algorithme SMOTE pour synthétiser des échantillons de classes minoritaires et équilibrer l'ensemble de données. Cela peut être implémenté à l'aide de la bibliothèque imblearn.

from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score

# 加载数据集并划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 使用SMOTE算法进行数据重采样
smote = SMOTE(random_state=42)
X_train_resampled, y_train_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train)

# 训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression(random_state=42)
model.fit(X_train_resampled, y_train_resampled)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算评估指标
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)

print("Accuracy: {:.2f}%, Recall: {:.2f}%, F1: {:.2f}%".format(accuracy*100, recall*100, f1*100))

4. Ajustement de l'algorithme de classification : lors de l'entraînement du modèle, vous pouvez définir des pondérations de catégorie pour équilibrer l'ensemble de données. Par exemple, dans l'algorithme de régression logistique, le paramètre class_weight peut être défini pour équilibrer le nombre d'échantillons dans différentes catégories.

# 训练逻辑回归模型并设置类别权重
model = LogisticRegression(random_state=42, class_weight="balanced")
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算评估指标
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)

print("Accuracy: {:.2f}%, Recall: {:.2f}%, F1: {:.2f}%".format(accuracy*100, recall*100, f1*100))

5. Algorithme d'apprentissage d'ensemble : nous pouvons utiliser l'algorithme de forêt aléatoire pour l'apprentissage d'ensemble. Plus précisément, il peut être implémenté à l'aide de la bibliothèque sklearn en Python :

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 训练随机森林模型
model = RandomForestClassifier(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算评估指标
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)

print("Accuracy: {:.2f}%, Recall: {:.2f}%, F1: {:.2f}%".format(accuracy*100, recall*100, f1*100))

En résumé, les méthodes permettant de traiter des ensembles de données déséquilibrés incluent le rééchantillonnage des données, l'ajustement des algorithmes de classification et les algorithmes d'apprentissage d'ensemble. La méthode appropriée doit être sélectionnée en fonction du problème spécifique, et le modèle doit être évalué et ajusté pour obtenir de meilleures performances.

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