欠采样取巧法：随机欠采样优化你的机器学习模型

2023-06-01 01:53:42

在数据挖掘和机器学习中平衡数据：随机欠采样的力量

数据不平衡的困境

在数据挖掘和机器学习的领域里，我们经常会遇到一个棘手的问题：数据不平衡。这指的是数据集中的不同类别样本数量差异悬殊，导致算法偏向数量较多的类别，而忽略数量较少的类别。就好比一个足球场上，一支球队的人数比另一支球队多得多，比赛结果就很难公平了。

随机欠采样的崛起

为了解决数据不平衡的难题，一种名为随机欠采样的技术应运而生。它的原理就像是一个淘金者，从一堆沙子中挑出金子一样。随机欠采样会从数量较多的类别中随机删除样本，直到其数量与数量较少的类别相近，这样一来，算法就不容易被数量较多的类别所主导，从而能够更加公平地对待所有类别。

随机欠采样的优势和劣势

如同硬币的两面，随机欠采样也有其优势和劣势：

优势：

简单易行： 随机欠采样是一种非常简单易行的技术，无需复杂的算法或模型。就像我们小时候玩的游戏“剪刀石头布”，随机欠采样也是靠运气来平衡类别。
减少过拟合： 通过移除数量较多的类别中的一部分样本，随机欠采样可以防止算法对该类别过拟合，从而提高算法的泛化能力，就好比在足球比赛中，两支球队人数相近，比赛就会更加激烈和精彩。
保持数据分布： 随机欠采样不会改变数据分布的形状和结构，仅仅是减少了数量较多的类别的样本数量，因此能够保持数据的原始特征，就像一幅画，虽然去除了一些颜色，但整体的构图和风格仍然清晰可见。

劣势：

信息丢失： 随机欠采样可能会丢失一些有用的信息，因为从数量较多的类别中删除样本可能会导致一些潜在的知识被忽略，就像淘金者在淘金的过程中可能会错过一些细小的金粒一样。
适用范围有限： 随机欠采样可能并不适用于所有类型的数据集。例如，当数量较多的类别中包含大量噪音数据时，随机欠采样可能会导致算法的性能下降，就像在足球比赛中，如果一支球队中有许多实力较弱的球员，那么即使人数众多也未必能取得胜利。

Python实现随机欠采样

为了帮助你更好地理解随机欠采样，我们来看看一个使用Python实现随机欠采样的代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 提取特征和标签
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 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)

# 计算不同类别的数量
unique_classes = np.unique(y_train)
class_counts = {c: len(y_train[y_train == c]) for c in unique_classes}

# 选择数量较多的类别
majority_class = max(class_counts, key=class_counts.get)

# 确定目标样本数量
target_count = class_counts[min(class_counts, key=class_counts.get)]

# 从数量较多的类别中随机删除样本
indices = np.random.choice(np.where(y_train == majority_class)[0], size=target_count, replace=False)
X_train = X_train[indices]
y_train = y_train[indices]

# 训练和评估模型
model = KNeighborsClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
score = model.score(X_test, y_test)
print('准确率：', score)