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Imbalanced-learn:数据不平衡问题的识别与度量技术教程
1数据不平衡问题简介
1.1不平衡数据集的概念
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,在一个二分类问题中,如果一个类别的样本数量远多于另一个类别,那么这个数据集就被认为是不平衡的。这种不平衡性在现实世界的数据集中非常常见,特别是在异常检测、欺诈检测、疾病诊断等场景中,正常情况下的样本数量往往远超异常情况。
1.2不平衡数据集的影响
不平衡数据集对机器学习模型的训练和性能评估有显著影响:
模型偏向多数类:在训练过程中,模型可能会过度关注多数类的样本,而忽视少数类,导致对少数类的预测性能较差。
评估指标误导:使用传统的评估指标如准确率(accuracy)可能会误导模型性能的评估,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真实世界中的不平衡数据集案例
1.3.1信用卡欺诈检测
在信用卡交易数据中,欺诈交易的数量通常远远少于正常交易。例如,假设在100,000笔交易中,只有100笔是欺诈交易,这构成了一个严重的不平衡数据集。在这种情况下,模型可能会学习到一种策略,即预测所有交易为正常交易,从而获得99.9%的准确率,但这显然无法满足实际需求,因为所有的欺诈交易都被忽略了。
#示例代码:生成不平衡的信用卡交易数据集
importnumpyasnp
importpandasaspd
fromsklearn.datasetsimportmake_classification
#生成数据集,其中正常交易占99.9%,欺诈交易占0.1%
X,y=make_classification(n_samples=100000,n_features=20,n_informative=15,
n_redundant=5,n_classes=2,weights=[0.999,0.001],
random_state=42)
#转换为DataFrame,便于查看
df=pd.DataFrame(X)
df[label]=y
#查看类别分布
print(df[label].value_counts())
1.3.2医疗诊断
在医疗领域,如癌症诊断,健康样本的数量通常远多于患病样本。这种不平衡性可能导致模型在预测患病样本时表现不佳,因为模型在训练过程中可能没有充分学习到患病样本的特征。
#示例代码:生成不平衡的医疗诊断数据集
fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancer
#加载乳腺癌数据集
data=load_breast_cancer()
X=data.data
y=data.target
#转换为DataFrame,便于查看
df=pd.DataFrame(X)
df[label]=y
#查看类别分布
print(df[label].value_counts())
1.3.3自然灾害预测
在预测自然灾害如地震、洪水等时,正常情况下的数据(无灾害)远多于灾害发生时的数据。这种不平衡性要求模型能够准确识别出少数的灾害事件,而不仅仅是预测正常情况。
#示例代码:生成不平衡的自然灾害预测数据集
importrandom
#假设数据集包含10000条记录,其中9900条为正常情况,100条为灾害情况
normal_cases=[{location:random.uniform(0,100),temperature:random.uniform(0,40),humidity:random.uniform(0,100)}for_inrange(9900)]
disaster_cases=[{location:random.uniform(0,100),temperature:random.uniform(40,60),humidity:random.uniform(90,100)}for_inrange(100)]
#合并数据
data=normal_cases+disaster_cases
labels=[0]*9900+[1]*100
#转换为DataFrame,便于查看
df=pd.DataFrame(data)
df[label]=labels
#查看类别分布
print(df[label].value_
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