Imbalanced-learn:模型评估指标在不平衡数据集中的应用.docx

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Imbalanced-learn:模型评估指标在不平衡数据集中的应用

1不平衡数据集简介

1.1不平衡数据集的定义

在机器学习中,不平衡数据集指的是数据集中不同类别的样本数量存在显著差异的情况。例如,在欺诈检测、疾病诊断等场景中,正常样本的数量远多于异常样本,这种数据分布的不均衡性对模型的训练和评估构成了挑战。

1.2不平衡数据集的挑战

1.2.1模型偏向

在训练过程中,模型倾向于学习数量较多的类别的特征,而忽视数量较少的类别,导致对少数类的预测性能较差。

1.2.2评估指标误导

传统的评估指标如准确率(Accuracy)在不平衡数据集上可能产生误导,因为模型仅仅通过预测多数类就能获得较高的准确率,而忽略了对少数类的预测能力。

1.3处理不平衡数据集的常见方法

1.3.1重采样技术

过采样(Over-sampling)

原理:通过增加少数类样本的数量来平衡数据集,常用方法包括随机过采样和SMOTE(SyntheticMinorityOver-samplingTechnique)。

代码示例:

fromimblearn.over_samplingimportSMOTE

fromsklearn.datasetsimportmake_classification

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

#生成不平衡数据集

X,y=make_classification(n_classes=2,class_sep=2,weights=[0.9,0.1],n_informative=3,n_redundant=1,flip_y=0,n_features=20,n_clusters_per_class=1,n_samples=1000,random_state=10)

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.5,random_state=42)

#使用SMOTE进行过采样

sm=SMOTE(random_state=42)

X_res,y_res=sm.fit_resample(X_train,y_train)

#打印重采样后的数据集信息

print(Originaldatasetshape%s%Counter(y_train))

print(Resampleddatasetshape%s%Counter(y_res))

欠采样(Under-sampling)

原理:减少多数类样本的数量,使数据集达到平衡,常用方法包括随机欠采样和TomekLinks。

代码示例:

fromimblearn.under_samplingimportRandomUnderSampler

fromcollectionsimportCounter

#使用随机欠采样

rus=RandomUnderSampler(random_state=42)

X_res,y_res=rus.fit_resample(X_train,y_train)

#打印重采样后的数据集信息

print(Originaldatasetshape%s%Counter(y_train))

print(Resampleddatasetshape%s%Counter(y_res))

1.3.2集成学习方法

EasyEnsemble

原理:通过构建多个子集,每个子集包含所有少数类样本和多数类样本的随机子集,然后在每个子集上训练一个分类器,最后通过投票机制进行预测。

代码示例:

fromimblearn.ensembleimportEasyEnsembleClassifier

fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression

#使用EasyEnsembleClassifier

ee=EasyEnsembleClassifier(base_estimator=LogisticRegression(),n_estimators=10,random_state=42)

ee.fit(X_train,y_train)

y_pred=ee.predict(X_test)

1.3.3成本敏感学习

原理:在模型训练过程中,为不同类别的样本设置不同的误分类成本,使模型在训练时更加关注少数类样本。

代码示例:

fromsklearn.svmimportSVC

#使用SV

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