类不平衡样本该如何处理？玩转数据增强技巧！

2023-10-15 06:40:33

破解数据不平衡难题：用数据增强技术提升模型性能

数据不平衡：机器学习中的绊脚石

机器学习算法在现实世界应用中经常会遇到一个棘手的问题——数据不平衡。当正负样本（如良性和恶性肿瘤细胞）的数量差距过大时，模型就会倾向于优化多数类（即良性细胞），而忽视少数类（即恶性细胞）。这会导致预测结果偏差，鲁棒性差，无法有效处理少数类样本。

数据增强：应对数据不平衡的利器

为了解决数据不平衡问题，机器学习领域提出了各种数据增强技术，它们可以改变原始数据集的分布，使正负样本的数量更加平衡，从而提高模型的性能。

数据增强技术类型

数据增强技术主要包括以下三种类型：

1. 过采样

过采样是指增加少数类样本的数量，使正负样本的数量更加接近。过采样技术包括：

随机过采样： 简单地复制少数类样本。
SMOTE（合成少数类过采样技术）： 在少数类样本之间创建新的样本。
ADASYN（自适应合成采样）： 关注困难的少数类样本，优先过采样。

2. 欠采样

欠采样是指减少多数类样本的数量，使正负样本的数量更加接近。欠采样技术包括：

随机欠采样： 随机删除多数类样本。
ENN（编辑最近邻）： 识别并删除不典型的多数类样本。
Tomek Links： 识别成对的多数类样本，与少数类样本太接近，删除其中一个。

3. 合成采样

合成采样是指生成新的少数类样本，使正负样本的数量更加接近。合成采样技术包括：

SMOTE合成采样： 与过采样 SMOTE 相同，但生成合成样本。
ADASYN合成采样： 与欠采样 ADASYN 相同，但生成合成样本。

选择合适的数据增强技术

数据增强技术的选用取决于具体的数据集和任务。一般来说，对于数据量较小、不平衡程度较严重的数据集，可以使用过采样或合成采样技术；对于数据量较大、不平衡程度较轻的数据集，可以使用欠采样技术。

使用数据增强技术的注意事项

在使用数据增强技术时，需要注意以下几点：

避免过度采样或欠采样： 可能会导致过度拟合或欠拟合。
使用合适的采样方法： 根据数据集的情况选择。
验证效果： 在使用前在验证集上验证效果。

代码示例：使用 SMOTE 过采样

import imblearn
from imblearn.over_sampling import SMOTE

# 导入不平衡的数据集
X, y = load_imbalanced_data()

# 应用 SMOTE 过采样
smote = SMOTE(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)

# 训练模型并评估性能
model = train_model(X_resampled, y_resampled)
evaluate_model(model, X, y)