NCR：小数据大智慧，帮你解决标签平衡难题

标签平衡：解决机器学习中的类别不平衡难题

在机器学习领域，标签平衡是一个至关重要的概念，它旨在解决一个常见的难题：当训练数据集中不同类别样本的数量严重失衡时，机器学习模型通常会对数量众多的类别（称为多数类）过于敏感，而忽视数量稀少的类别（称为少数类）。这会导致模型在少数类样本上表现不佳，而少数类样本往往是尤为重要的。

Neighborhood Cleaning Rule (NCR)：一种有效的欠采样方法

为了解决标签平衡问题，Neighborhood Cleaning Rule (NCR) 应运而生。NCR 是一种基于邻域的欠采样方法，它通过移除那些位于少数类样本附近的多数类样本来实现类别平衡。它的基本原理是：如果一个多数类样本与少数类样本距离较近，那么它很可能拥有与少数类样本类似的特征，将其移除可以减少多数类样本对少数类样本的影响，从而提高模型性能。

NCR 算法步骤

NCR 算法的具体步骤如下：

1. 计算距离： 对于每个少数类样本，计算它到最近多数类样本的距离。
2. 排序： 根据距离从小到大对多数类样本进行排序。
3. 移除样本： 从排序后的多数类样本列表中移除一定数量的样本。
4. 重复： 重复步骤 1-3，直到达到所需的类别平衡。

NCR 算法的优点

NCR 算法因其简单有效而备受赞誉，它拥有以下优点：

• 计算简单： NCR 算法容易理解和实现。
• 无参数调整： 该算法不需要任何复杂的超参数调整。
• 性能提升： NCR 算法可以显著提高机器学习模型在少数类样本上的性能。

NCR 算法的缺点

尽管优点众多，NCR 算法也存在一些缺点：

• 样本丢失： NCR 算法可能会导致一些少数类样本丢失，从而降低模型的泛化能力。
• 泛化能力降低： 在某些情况下，NCR 算法可能会降低模型的泛化能力。

代码示例

以下 Python 代码展示了如何使用 scikit-learn 库实现 NCR 算法：

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
from sklearn.utils import resample

def ncr(X, y, n_minority_samples):
    # 获取少数类样本的下标
    minority_class = np.unique(y)[np.argmax(np.bincount(y))]
    minority_idx = np.where(y == minority_class)[0]

    # 寻找每个少数类样本最近的多数类样本
    nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=1).fit(X)
    distances, indices = nbrs.kneighbors(X[minority_idx])

    # 根据距离排序多数类样本
    sorted_indices = np.argsort(distances.ravel())

    # 移除指定数量的多数类样本
    removed_idx = indices[sorted_indices[:n_minority_samples]]
    X_new = np.delete(X, removed_idx, axis=0)
    y_new = np.delete(y, removed_idx)

    # 重新采样少数类样本以平衡数据集
    X_resampled, y_resampled = resample(X_new[minority_idx], y_new[minority_idx],
                                         n_samples=len(X_new) - len(X_new[minority_idx]))

    # 返回平衡后的数据集
    return np.vstack((X_new, X_resampled)), np.concatenate((y_new, y_resampled))

常见问题解答

• 问：NCR 算法适用于哪些类型的数据集？
  答：NCR 算法适用于少数类样本数量明显少于多数类样本的数据集。

• 问：NCR 算法的欠采样策略是否会导致过度拟合？
  答：过度拟合的风险很低，因为 NCR 算法基于局部邻域信息，而不是全局数据分布。

• 问：如何确定 NCR 算法中移除的多数类样本数量？
  答：移除的多数类样本数量应根据具体数据集和模型而定。通常，从少数类样本数量中减去 1 到 3 个多数类样本是一个不错的起点。

• 问：NCR 算法是否适用于高维数据集？
  答：NCR 算法适用于高维数据集，但由于距离计算的复杂度，处理时间可能会增加。

• 问：是否有替代 NCR 算法的方法？
  答：其他欠采样方法包括 SMOTE 和 ADASYN，它们通过合成新的少数类样本来实现类别平衡。