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原文地址： 在處理機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)科學(xué)問題時(shí)，經(jīng)常會(huì)碰到不均衡種類分布的情況，即在樣本數(shù)據(jù)中一個(gè)或多個(gè)種類的觀察值明顯少于其他種類的觀察值的現(xiàn)象。在我們更關(guān)心少數(shù)類的問題時(shí)這個(gè)現(xiàn)象會(huì)非常突出，例如竊電問題、銀行詐騙性交易、罕見病鑒定等。在這種情況下，運(yùn)用常規(guī)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的預(yù)測模型可能會(huì)無法準(zhǔn)確預(yù)測。這是因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)算法通常是通過減少錯(cuò)誤來增加準(zhǔn)確性，而不考慮種類的平衡。這篇文章講了不同的方法來解決這個(gè)不均衡分類問題，同時(shí)說明了這些方法的好處和壞處。 不均衡數(shù)據(jù)集一般是指少數(shù)類所占比例少于5%的數(shù)據(jù)集，少數(shù)類通常是指稀有事件的發(fā)生。例如在一個(gè)公共欺詐檢測數(shù)據(jù)集中，有如下數(shù)據(jù)： 總觀測數(shù)據(jù) = 1000 欺詐的觀測數(shù)據(jù) = 20 非欺詐的觀測數(shù)據(jù) = 980 事件發(fā)生率 = 2% 在分析這個(gè)數(shù)據(jù)集時(shí)最主要的問題是，如何通過合適的稀有事件的樣本數(shù)目得到一個(gè)平衡的數(shù)據(jù)集？ 傳統(tǒng)的模型評(píng)估方法不能準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)不均衡數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的模型的表現(xiàn)。顯然，模型趨向于預(yù)測多數(shù)集，少數(shù)集可能會(huì)被當(dāng)作噪點(diǎn)或被忽視。因此，相比于多數(shù)集，少數(shù)集被錯(cuò)分的可能性很大。當(dāng)使用一個(gè)不均衡數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型時(shí)，準(zhǔn)確率并不是一個(gè)合適的評(píng)價(jià)方式。假如一個(gè)分類器可以達(dá)到98%的準(zhǔn)確率，我們會(huì)認(rèn)為這個(gè)模型表現(xiàn)很好，而對(duì)于一個(gè)少數(shù)集占總體2%的數(shù)據(jù)集來說，如果分類器把全部都預(yù)測為多數(shù)集，準(zhǔn)確率就能達(dá)到98%，可是這個(gè)分類器對(duì)于預(yù)測沒有任何用處。 解決不均衡數(shù)據(jù)集帶來的模型預(yù)測不準(zhǔn)確的問題主要有兩種方法，第一種方法是在數(shù)據(jù)層面將數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)變?yōu)檩^為平衡的數(shù)據(jù)集，然后進(jìn)行建模；第二種則是在算法層面改進(jìn)算法模型的表現(xiàn)。 在將數(shù)據(jù)用于建模之前，先運(yùn)用重抽樣技術(shù)使數(shù)據(jù)變平衡。平衡數(shù)據(jù)主要通過兩種方式達(dá)到：增加少數(shù)類的頻率或減少多數(shù)類的頻率。通過重抽樣來改變兩個(gè)種類所占的比例。 隨機(jī)欠抽樣 隨機(jī)欠抽樣技術(shù)通過隨機(jī)刪除多數(shù)類的實(shí)例來平衡種類分布。在之前的例子中，我們無放回的取10%非欺詐數(shù)據(jù)，結(jié)合所有的欺詐數(shù)據(jù)形成新數(shù)據(jù)集。這樣，總觀測數(shù)據(jù)變?yōu)?0+980*10%=118，而欠抽樣之后新數(shù)據(jù)集的事件發(fā)生率為20/118=17%。 當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)很多時(shí)，隨機(jī)欠抽樣通過減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量提高運(yùn)行時(shí)間和解決存儲(chǔ)問題。然而，這也會(huì)帶來潛在有效信息被刪除的問題。欠抽樣選擇的數(shù)據(jù)可能是偏差樣本，無法準(zhǔn)確代表總體。因此，會(huì)導(dǎo)致在測試集中表現(xiàn)欠佳。 過抽樣技術(shù)是通過隨機(jī)復(fù)制少數(shù)類的實(shí)例來增加少數(shù)類的數(shù)量。在之前的例子中，復(fù)制20個(gè)少數(shù)實(shí)例20遍，使少數(shù)類數(shù)據(jù)變?yōu)?00條，總觀測數(shù)據(jù)變?yōu)?80+400=1380，事件發(fā)生概率為400/1380=29%。與欠抽樣不同，過抽樣不會(huì)損失任何信息。一般來說，過抽樣表現(xiàn)好于欠抽樣。然而，由于過抽樣復(fù)制了多遍少數(shù)類數(shù)據(jù)，導(dǎo)致過擬合（over-fitting）的可能性變大。 基于聚類的過抽樣 基于聚類的過抽樣是將k-means聚類算法分別應(yīng)用在少數(shù)類和多數(shù)類中，識(shí)別出數(shù)據(jù)集中不同簇（cluster）。隨后，通過對(duì)每個(gè)簇過抽樣來確保多數(shù)類和少數(shù)類的簇中實(shí)例的數(shù)目相等。假設(shè)對(duì)于剛才的數(shù)據(jù)集做聚類結(jié)果如下：
對(duì)簇過抽樣之后，每個(gè)相同種類的簇含有相同的數(shù)量的觀測數(shù)據(jù)：
基于聚類的過抽樣之后，事件發(fā)生率為 500/(1020+500)=33%。這種方法考慮了多數(shù)類少數(shù)類由不同的簇組成，解決了每個(gè)簇所包含的實(shí)例不同的問題。然而，由于這是一種過抽樣技術(shù)，同樣也可能會(huì)導(dǎo)致過擬合。 合成少數(shù)類過抽樣（SMOTE） SMOTE避免了復(fù)制少數(shù)類導(dǎo)致的過擬合問題。用少數(shù)類的子集來創(chuàng)造新的合成的相似少數(shù)類實(shí)例。將這些合成的實(shí)例加入原有數(shù)據(jù)集，豐富少數(shù)類的數(shù)據(jù)。下圖展示了創(chuàng)造合成實(shí)例的方法。  還是用之前的例子，在少數(shù)類中選取15個(gè)樣本實(shí)例，合成20次新的數(shù)據(jù)。少數(shù)類數(shù)據(jù)變?yōu)闉?00條，事件發(fā)生率為300/1280=23.4%。 這種方法通過合成新數(shù)據(jù)緩解了由于復(fù)制少數(shù)類帶來的過擬合問題，同時(shí)不會(huì)造成有效信息丟失。然而，當(dāng)合成新實(shí)例時(shí)，沒有考慮與其他類的相鄰實(shí)例，這可能會(huì)導(dǎo)致種類重疊，并且可能會(huì)添入額外的噪點(diǎn)。 算法集合技術(shù) 上面所說的技術(shù)都是通過對(duì)原數(shù)據(jù)集進(jìn)行重抽樣來得到均衡數(shù)據(jù)集。在這一部分中，我們將對(duì)于現(xiàn)有分類算法進(jìn)行改進(jìn)，使其適用于不均衡數(shù)據(jù)集。算法合成的目的是提升單一分類器的表現(xiàn)，下圖展示了合成算法的方法。  圖2：算法集合技術(shù)的方法 基于bagging Bagging是Bootstrap Aggregating的縮寫。傳統(tǒng)的bagging算法生成n個(gè)可以互相替換的bootstrap訓(xùn)練樣本。基于每個(gè)樣本，訓(xùn)練不同的模型，最后匯總這些模型的預(yù)測結(jié)果。Bagging可以減少過擬合，從而創(chuàng)造更精準(zhǔn)的預(yù)測模型。與boosting不同的是，bagging允許對(duì)訓(xùn)練樣本集進(jìn)行替換。下圖展示了bagging的流程。  在之前的例子中，從總體中可替換的抽取10個(gè)bootstrap樣本，每個(gè)樣本包含200個(gè)觀測值。每個(gè)樣本都與原始數(shù)據(jù)不相同，但是與原始數(shù)據(jù)的分布和可變性相似。很多機(jī)器學(xué)習(xí)算法都可以用來訓(xùn)練這10個(gè)bootstrap樣本，如邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等，得到10個(gè)不同的分類器C1，C2…C10。將這10個(gè)分類器 集合成一個(gè)復(fù)合分類器。這種集合算法結(jié)合了多個(gè)單獨(dú)的分類器的結(jié)果，可以得到一個(gè)更好的復(fù)合分類器。Bagging算法提升了機(jī)器學(xué)習(xí)算法的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，并且解決了過擬合問題。在有噪點(diǎn)的數(shù)據(jù)環(huán)境中，bagging比boosting表現(xiàn)更加優(yōu)異。 基于Boosting Boosting也是一個(gè)算法集合技術(shù)，它將弱分類器結(jié)合起來，形成一個(gè)可以準(zhǔn)確預(yù)測的強(qiáng)分類器。Boosting從一個(gè)為訓(xùn)練集準(zhǔn)備的弱分類器開始。弱分類器是指預(yù)測準(zhǔn)確率只比平均數(shù)高一點(diǎn)的分類器，如果數(shù)據(jù)發(fā)生一點(diǎn)變化就會(huì)導(dǎo)致分類模型發(fā)生很大變化。Boosting是一種提高任意給定學(xué)習(xí)算法精確度的方法。下圖展示了Boosting的方法。  圖4: Boosting的方法 下面介紹幾種不同的boosting技術(shù)。 Ada Boost是Boosting算法家族中的代表算法，通過結(jié)合許多弱分類器形成一個(gè)準(zhǔn)確的預(yù)測分類器。每個(gè)分類器的目的都是正確分類上一輪被分錯(cuò)的實(shí)例。每一輪之后，被分錯(cuò)的實(shí)例的權(quán)重增加，被正確分類的實(shí)例的權(quán)重降低。應(yīng)用Ada Boost到剛才的不均衡數(shù)據(jù)集中，首先給每一個(gè)實(shí)例相同的權(quán)重，假設(shè)基礎(chǔ)分類器只分對(duì)了400個(gè)實(shí)例，將這400個(gè)實(shí)例的權(quán)重減小為，剩下600個(gè)被錯(cuò)分的實(shí)例的權(quán)重增加到。每一輪中，弱分類器通過更新權(quán)重來提升它的表現(xiàn)。這個(gè)過程持續(xù)到錯(cuò)分率明顯下降，分類器變成了強(qiáng)分類器為止。Ada Boost的好處在于它非常便于執(zhí)行，而且非常普遍，適用于所有種類的分類算法，也不會(huì)導(dǎo)致過擬合。壞處是它對(duì)于噪點(diǎn)和異常值非常敏感。 Gradient Boosting 是一個(gè)最優(yōu)化算法，每個(gè)模型都按順序通過Gradient Descent方法最小化損失函數(shù)。在Gradient Boosting中，決策樹被當(dāng)作一個(gè)弱分類器。Ada Boost和Gradient Boosting都是將弱分類器變?yōu)閺?qiáng)分類器的方法，但這兩種方法有本質(zhì)的不同。Ada Boost在學(xué)習(xí)過程開始之前要求用戶設(shè)立弱分類器集或者隨機(jī)生成弱分類器集，每一個(gè)弱分類器的權(quán)重會(huì)根據(jù)是否分類正確調(diào)整。Gradient Boosting則是在訓(xùn)練集上建立第一個(gè)分類器預(yù)測，接著計(jì)算損失值，然后運(yùn)用損失值來改進(jìn)分類器。每一步中，損失函數(shù)的殘差都會(huì)通過Gradient Descent Method來計(jì)算。在隨后的迭代中，新的殘差變成了目標(biāo)變量。Gradient Tree Boosting比隨機(jī)森林更難以擬合。它有三個(gè)參數(shù)可以微調(diào)，Shrinkage參數(shù)，樹的深度和樹的數(shù)量。選擇合適的參數(shù)才能得到好的擬合的Gradient boosted tree。如果參數(shù)調(diào)整的不正確，可能會(huì)導(dǎo)致過擬合。 結(jié)論 當(dāng)面對(duì)不均衡數(shù)據(jù)集時(shí)，沒有一個(gè)解決方案可以提升所有預(yù)測模型的準(zhǔn)確性。我們所需要做的可能就是嘗試不同的方法，找出最適合這個(gè)數(shù)據(jù)集的方法。最有效的解決不均衡數(shù)據(jù)集的技術(shù)取決于數(shù)據(jù)集的特征。在大多數(shù)情況中，合成抽樣技術(shù)如SMOTE會(huì)比傳統(tǒng)的過抽樣和欠抽樣表現(xiàn)更好。為了得到更好的結(jié)果，可以同時(shí)使用合成抽樣技術(shù)和boosting方法。在比較不同方法時(shí)，可以考慮相關(guān)的評(píng)估參數(shù)。在比較使用前述方法所建立的多個(gè)預(yù)測模型的時(shí)候，可以用ROC曲線下的面積來得出哪個(gè)模型效果更好。 |
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