处理不平衡数据的分类

不平衡数据集是机器学习，特别是分类任务中常见的挑战。当一个类别中的实例数量远远超过其他类别中的实例数量时，就会出现这些数据集。例如，在欺诈检测中，欺诈性交易通常比有效交易稀少得多。成功处理不平衡数据对于确保准确可靠的模型至关重要，因为传统算法倾向于偏爱多数类别，导致预测有偏差。

本文探讨了在分类任务中处理不平衡数据集的策略和技术。

什么是不平衡数据

不平衡数据是指类别分布不均匀的数据集，这意味着一个或多个类别的实例数量明显少于其他类别。这在现实世界的机器学习问题中很常见，尤其是在分类任务中，它给模型训练和评估带来了独特的挑战。

不平衡数据示例

• 欺诈检测：欺诈性交易（少数类别）远少于合法交易（多数类别）。
• 疾病诊断：某些疾病在人群中的发生频率远低于其他疾病。
• 垃圾邮件检测：垃圾邮件的数量通常少于非垃圾邮件。
• 客户流失预测：一小部分客户可能会离开服务，而大部分客户仍然忠诚。

不平衡数据如何影响机器学习模型

不平衡统计数据显著挑战机器学习模型，特别是在分类任务中，一个类别的代表性远远超过其他类别。当类别分布不均匀时，模型通常会偏向于预测多数类别。这是因为许多机器学习算法旨在最小化训练过程中的总体错误。因此，少数类别经常被忽略，导致对代表性不足的类别预测不佳。例如，在一个欺诈检测数据集中，欺诈性交易仅占总数的 2%，一个将所有交易预测为有效的模型可以达到 98% 的准确率，同时完全无法识别欺诈。

不平衡数据集也限制了模型的泛化能力。少数类别由于样本较少，为模型学习其独特模式提供的机会有限。这通常会导致少数类别的欠拟合，即模型难以正确识别其实例。相反，模型可能会过度拟合多数类别，过度依赖主导类别中的模式，并在未见数据上表现不佳，尤其是在少数类别的情况下。

不平衡还会扭曲模型为分离类别而建立的决策边界。例如，由于其有限的代表性，分类算法可能会将边界放置在更靠近少数类别的位置，从而使其更难以有效分类少数实例。结果，模型可能会将少数类别样本错误分类为多数类别，从而降低其整体有效性。

在不平衡数据的情况下，通常用于评估模型性能的准确率等指标可能具有误导性。高准确率可能无法反映模型区分训练的真实能力。例如，在一个 95% 多数类别样本的数据集中，一个仅预测多数类别的模型可以达到 95% 的准确率，尽管它完全无法识别少数类别。更合适的指标，例如精确率、召回率和 F1-分数，对于有效评估少数类别的性能至关重要。

最后，不平衡数据通常代表现实世界中的场景，其中罕见事件，例如欺诈性交易、疾病诊断或设备故障，具有高度重要性。未能解决这些不平衡问题可能会导致模型遗漏重要预测，从而可能导致严重的现实世界后果。这突出了仔细处理不平衡数据集以构建公平、可靠和准确的机器学习模型的重要性。

不平衡数据的挑战

不平衡数据是许多机器学习任务中的常见问题，它带来了许多挑战，可能会显著影响模型的整体性能。这些挑战源于类别的不平等代表性，这会导致模型学习和预测结果的方式出现偏差和限制。以下是不平衡数据集带来的主要挑战概述

模型性能偏差

不平衡数据最显著的挑战之一是机器学习模型倾向于偏向多数类别。由于多数类别贡献了大部分数据，模型通常专注于学习该类别的模式，而忽略少数类别。这导致模型在大多数情况下完全预测多数类别就可以获得高准确率。虽然这可能会带来准确率等良好性能指标，但该模型对于检测或预测少数类别基本上是无用的，而少数类别通常是更重要的类别。在欺诈检测或罕见疾病诊断等场景中，这种偏差可能导致灾难性失败。

误导性评估指标

不平衡数据可能会使准确率等传统评估指标变得不可靠。仅凭准确率无法反映模型在少数类别上的性能，而少数类别通常是关注的类别。例如，在一个 95% 的样本属于一个类别的数据集中，一个 100% 预测多数类别的模型仍然可以达到 95% 的准确率，尽管它未能识别任何少数类别的实例。在这些情况下，更具信息量的指标，如精确率、召回率、F1-分数和受试者工作特征曲线下面积 (AUC-ROC) 是更好的性能指标。

难以学习少数类别

不平衡数据集通常提供更少的少数类别示例，这使得模型更难从这些实例中学习有意义的模式。由于对少数类别样本的接触有限，模型可能无法很好地泛化，并且可能无法准确预测罕见但重要的结果。当少数类别代表重要事件时，这尤其棘手，例如欺诈检测，在这种情况下，错过一个少数类别示例可能会产生重大后果。

此外，少数类别可能具有更复杂和细微的模式，需要仔细学习。数据不足意味着模型可能没有足够的信息来捕捉这些细微之处，导致少数类别的拟合不佳和错误预测。

倾斜的决策边界

在分类任务中，机器学习模型绘制决策边界以分离不同的类别。当数据不平衡时，这些边界通常会偏向多数类别。结果，模型可能会错误地将许多少数类别实例分类为多数类别。这可能会导致少数类别的假阴性率更高，当少数类别代表罕见但重要的结果时，这尤其棘手。例如，在疾病诊断中，将生病患者错误标记为健康可能会产生严重后果。

过拟合风险增加

不平衡数据的另一个挑战是模型可能会过度拟合多数类别。这是因为模型接触到大量多数类别示例，这可能导致它“记住”这些模式，而不是学习泛化。结果，模型可能在多数类别上表现良好，但无法对少数类别进行准确预测。对多数类别的过拟合降低了模型检测少数类别中重要但罕见实例的能力。

较长的训练时间和计算成本

一些机器学习算法需要更多的计算资源才能有效地处理不平衡数据。例如，当试图从不平衡数据集中学习时，像随机森林或梯度提升这样的集成方法可能需要更长的时间才能收敛。重采样技术（无论是对少数类别进行过采样还是对多数类别进行欠采样）会为数据预处理管道添加更多步骤，这可能会增加训练时间和计算成本。同样，当使用成本敏感学习或使用调整类别权重的算法时，需要额外的资源来有效调整模型参数。

超参数调整困难

超参数调整在不平衡数据集中变得更加复杂。学习率或正则化因子等标准超参数可能不适用于不平衡数据集，因为它们可能导致模型过度偏爱多数类别。通常需要专门的技术，例如调整类别权重或修改损失函数来解决不平衡问题，这增加了过程的复杂性。微调这些参数通常需要更细致的方法，这可能涉及实验和额外的计算资源。

处理不平衡数据的关键技术

处理不平衡数据对于构建在所有类别中表现良好的机器学习模型至关重要，尤其是在欺诈检测或疾病诊断等关键应用中。多种技术可以帮助解决不平衡数据集带来的挑战。这些技术通常分为三类：数据级技术、算法级技术和评估技术。以下是处理不平衡数据的关键方法。

1. 重采样方法

重采样涉及调整数据集的类别分布以使其更平衡。两种主要的重采样方法是：

少数类别过采样：此方法增加少数类别中的样本数量以平衡数据集。常见策略包括：

• 随机过采样：随机复制现有的少数类别样本以增加其计数。
• 合成少数过采样技术 (SMOTE)：通过在现有少数类别实例之间进行插值来生成合成样本。ADASYN 等变体通过专注于更复杂的样本来改进 SMOTE。
• 多数类别欠采样：这通过随机删除样本来减少多数类别的大小，使其类似于少数类别。虽然有效，但这种技术存在丢失宝贵数据的风险。

混合方法：通常使用过采样和欠采样的组合，以在数据保留和类别分布之间取得平衡。

2. 成本敏感学习

成本敏感学习为错误分类少数类别引入了惩罚或成本。这种技术通过使少数类别上的错误更“昂贵”来鼓励模型优先考虑少数类别。许多算法，包括决策树、SVM 和神经网络，允许纳入自定义成本矩阵或类别权重。

例如，在 scikit-learn 中，将 class_weight 参数设置为“balanced”会根据频率调整每个类别的权重，确保少数类别不会被忽略。

3. 算法选择

某些机器学习算法更适合不平衡数据。集成方法和专门为不平衡数据集设计的算法特别有效：

• 随机森林和梯度提升：这些集成技术可以通过调整 class_weight 等超参数或在训练期间使用采样技术来处理不平衡数据。
• 平衡随机森林：随机森林的一种变体，它使用平衡的数据子集构建每棵树。
• EasyEnsemble 和 BalancedBaggingClassifier：专门为不平衡数据集设计的集成技术，结合采样和模型构建以提高性能。

4. 调整决策阈值

默认决策阈值（二进制类别通常为 0.5）可能不适合不平衡数据集。调整此阈值可以提高模型对少数类别的敏感度。例如：

• 降低阈值会增加预测少数类别的可能性。
• 此调整应根据精确率、召回率或 F1-分数等评估指标进行指导，具体取决于问题的优先级。

5. 数据增强

在某些情况下，数据增强有助于平衡数据集。此方法通常用于图像和文本分类任务，通过创建现有数据的新版本来人工扩充少数类别。例如：

• 图像分类：旋转、翻转、裁剪或添加噪声等技术可以为少数类别创建多样化的训练样本。
• 文本分类：同义词替换、释义或反向翻译可以增加文本数据。

6. 异常检测技术

对于严重不平衡的数据集，将问题重新定义为异常检测任务可能很有效。此方法将少数类别视为异常或离群值，并专注于识别与多数类别分布的偏差。隔离森林、单类别 SVM 和自动编码器等算法非常适合此类任务。

7. 不平衡数据的评估指标

准确率等标准指标不足以评估不平衡数据集。相反，应关注能够更清晰地反映所有类别性能的指标：

精确率：衡量所有阳性预测中正确预测的阳性实例的百分比。

• 召回率：衡量模型成功预测的真实阳性实例的百分比。
• F1-分数：精确率和召回率的调和平均值，在两个指标同等重要时很有用。
• ROC-AUC：评估不同阈值下真实阳性率和假阳性率之间的权衡。
• 精确率-召回率 AUC：专注于精确率和召回率的权衡，对不平衡数据集特别有价值。

8. 自定义损失函数

对于深度学习模型，使用优先考虑少数类别的自定义损失函数可能很有效。示例包括：

• 加权交叉熵损失：在训练期间为少数类别分配更高的权重。
• 焦点损失：更多地关注难以分类的样本，帮助模型从少数类别实例中学习。

结论

不平衡数据集是一个挑战，但通过正确的策略，它们可以得到有效解决。通过采用重采样、成本敏感学习等技术，并关注适当的评估指标，您可以构建在多数类别和少数类别上都表现良好的鲁棒模型。关键在于理解问题领域并迭代测试方法，以找到最适合您的特定数据集的方法。