用8种策略在分类中解决训练集不平衡问题

引言

在现实世界的数据集中，我们经常会遇到训练集中不同类别样本数量分布不均的情况，这种现象称为类别不平衡。在机器学习分类任务中，类别不平衡可能会对模型的性能产生负面影响，导致对多数类别的过度拟合和对少数类别的欠拟合。

为了解决类别不平衡问题，研究人员和从业者提出了各种策略。本文将深入探讨 8 种有效的策略，涵盖过采样、欠采样、合成少数类和成本敏感学习等技术。通过应用这些策略，您可以构建更准确和鲁棒的分类模型，即使在训练集中存在不平衡的情况下。

策略 1：过采样

过采样是一种简单但有效的技术，涉及复制或合成少数类别的样本，以增加其在训练集中的表示。这有助于均衡训练集，并迫使模型更多地关注少数类别。

常用的过采样方法包括：

• 随机过采样： 简单地复制少数类别的样本。
• SMOTE（合成少数类过采样技术）： 一种更先进的方法，它使用插值来合成少数类别的样本，同时保留其原始数据分布。

策略 2：欠采样

欠采样涉及从训练集中删除多数类别的样本，以减少其对模型的影响。这有助于减少模型对多数类别的过拟合，并迫使其专注于区分少数类别。

常用的欠采样方法包括：

• 随机欠采样： 随机删除多数类别的样本。
• ADASYN（自适应合成抽样）： 一种更复杂的方法，它优先删除对分类最不重要的多数类别样本。

策略 3：合成少数类

合成少数类是一种先进的技术，它生成新的少数类别样本，这些样本与训练集中现有的样本不同。这有助于增加少数类别的多样性，并使模型能够更好地泛化到未见过的样本。

常用的合成少数类方法包括：

• GAN（生成对抗网络）： 使用对抗学习来生成逼真的少数类别样本。
• Autoencoder： 使用神经网络来学习少数类别的潜在表示，然后生成新的样本。

策略 4：成本敏感学习

成本敏感学习是一种机器学习范例，它考虑不同类别误分类的代价。通过分配更高的代价给少数类别的误分类，模型可以被激励更多地关注这些类别。

常用的成本敏感学习方法包括：

• 权重调整： 为少数类别样本分配更大的权重，从而增加其在损失函数中的影响力。
• 代价矩阵： 为不同类别的误分类定义一个自定义的代价矩阵，从而反映它们的相对重要性。

策略 5：集成学习

集成学习涉及将多个分类器结合起来，每个分类器都训练在不同的训练集上。这有助于减少方差和偏差，并提高模型在不平衡数据集上的整体性能。

常用的集成学习方法包括：

• Bagging： 对训练集进行有放回抽样，并为每个样本训练一个独立的分类器。
• Boosting： 逐一训练分类器，每个分类器都更专注于之前分类器误分类的样本。

策略 6：元学习

元学习是一种机器学习方法，它旨在学习如何学习。通过训练模型在各种不平衡数据集上快速适应，元学习可以自动调整其超参数以优化性能。

常用的元学习方法包括：

• 模型不可知元学习： 学习一个通用策略，适用于任何基分类器。
• 特定模型元学习： 为特定基分类器学习一个定制的策略。

策略 7：迁移学习

迁移学习涉及将从一个数据集中学到的知识转移到另一个相关但不同的数据集。通过利用已在平衡数据集上训练过的预训练模型，可以改善分类器在不平衡数据集上的性能。

常用的迁移学习方法包括：

• 特征提取： 从预训练模型中提取特征，然后在新的不平衡数据集上训练一个分类器。
• 微调： 对预训练模型进行微调，使其适应新的不平衡数据集。

策略 8：数据增强

数据增强是一种用于生成新训练样本的技术，通过对现有样本应用转换、旋转、裁剪和其他操作。这有助于增加数据集的多样性，并减少过拟合，特别是当训练集中存在不平衡时。

常用的数据增强方法包括：

• 随机裁剪： 从图像中随机裁剪不同大小和纵横比的块。
• 随机翻转： 沿水平或垂直轴随机翻转图像。
• 随机旋转： 以随机角度旋转图像。

结论

解决机器学习分类中的训练集不平衡问题至关重要，以构建准确且鲁棒的模型。本文介绍的 8 种策略提供了各种有效的方法来均衡训练集，减少类别偏见，并提高模型的泛化能力。

根据特定数据集的性质和目标，不同的策略可能更适合。通过仔细选择和组合这些策略，您可以克服训练集不平衡的挑战，并构建更有效的机器学习分类器。