欠采样：机器学习类别不平衡处理之“剃须刀法”

正负样本较量，“少即是多”的策略

在机器学习领域，类别不平衡问题是指训练集中正负样本的分布严重失衡，即负样本数量远多于正样本数量。这会导致模型在学习时过分关注负样本，从而忽视正样本，进而影响模型对正样本的识别准确率。

为了解决类别不平衡问题，常用的方法有三种：欠采样、过采样和阈值移动。欠采样是一种常用的处理方法，其基本原理是去除一些反例使得正、反例数目接近，然后再进行学习。

欠采样就好比剃须刀，它可以帮助我们去除多余的胡须，使面部更加干净清爽。同样地，欠采样可以去除多余的反例，使正负样本分布更加均衡，从而提升模型的性能。

欠采样的常用算法

欠采样的算法有很多，常用的包括：

• 随机欠采样（Random Undersampling）： 随机从反例中选取一定数量的样本去除，直到正、反例数目接近。
• 信息欠采样（Informative Undersampling）： 根据反例与正例的相似度，选取与正例相似度最小的反例去除，直到正、反例数目接近。
• 聚类欠采样（Cluster-based Undersampling）： 将反例聚类，然后从每个簇中选取一定数量的样本去除，直到正、反例数目接近。

欠采样适用场景

欠采样适用于以下场景：

• 当正样本数量较少时，欠采样可以去除多余的反例，使正负样本分布更加均衡，从而提升模型的性能。
• 当反例中包含大量噪声或冗余数据时，欠采样可以去除这些数据，从而提高模型的泛化能力。
• 当计算资源有限时，欠采样可以减少训练数据的数量，从而缩短模型的训练时间。

欠采样的具体应用

欠采样已被广泛应用于各种机器学习任务，例如：

• 医疗诊断： 在医疗诊断领域，正样本是指患有某种疾病的患者，而反样本是指未患有该疾病的患者。由于患病的患者数量往往较少，因此欠采样可以去除多余的健康患者样本，使患病患者样本与健康患者样本的数量更加接近，从而提高疾病诊断模型的准确率。
• 金融欺诈检测： 在金融欺诈检测领域，正样本是指欺诈交易，而反样本是指正常交易。由于欺诈交易的数量往往较少，因此欠采样可以去除多余的正常交易样本，使欺诈交易样本与正常交易样本的数量更加接近，从而提高欺诈检测模型的准确率。
• 垃圾邮件过滤： 在垃圾邮件过滤领域，正样本是指垃圾邮件，而反样本是指正常邮件。由于垃圾邮件的数量往往较少，因此欠采样可以去除多余的正常邮件样本，使垃圾邮件样本与正常邮件样本的数量更加接近，从而提高垃圾邮件过滤模型的准确率。

结语

欠采样是一种简单有效的处理类别不平衡问题的方法，它可以去除多余的反例，使正负样本分布更加均衡，从而提升模型的性能。欠采样在医疗诊断、金融欺诈检测和垃圾邮件过滤等领域都有着广泛的应用。