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首頁大數(shù)據(jù)時(shí)代不平衡數(shù)據(jù)處理常用方法--下采樣
不平衡數(shù)據(jù)處理常用方法--下采樣
2020-07-09
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機(jī)器學(xué)習(xí)中，當(dāng)原始數(shù)據(jù)的分類極不均衡，需要對(duì)不平衡數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，而下采樣就是處理方法之一。簡單來說就是從多數(shù)類中隨機(jī)抽取樣本從而減少多數(shù)類樣本的數(shù)量，使數(shù)據(jù)達(dá)到平衡。

下采樣，通常適用于正負(fù)樣本相差較大，而且小樣本數(shù)據(jù)不足的情況。就是將大樣本中數(shù)據(jù)使用一定的方法取出一部分，讓正負(fù)樣本數(shù)量相當(dāng)。但是下采樣的缺點(diǎn)也很明顯，就是沒有學(xué)到全部的數(shù)據(jù)，只考慮了部分?jǐn)?shù)據(jù)的情況。

下采樣的方法常見的有：

1.隨機(jī)下采樣法。這種方法不能考慮到全部數(shù)據(jù)，在使用過程中會(huì)使用一些方式減小信息的損失。方法很簡單，從多數(shù)類樣本中隨機(jī)選取一些，直接剔除掉。這種方法的最大缺點(diǎn)是，沒有考慮到全部數(shù)據(jù)，被剔除的樣本可能包含著一些重要信息，導(dǎo)致最終學(xué)習(xí)出來的模型效果比較差。

2.EasyEnsemble，就是利用模型融合的方法，將多數(shù)類樣本隨機(jī)劃分成n個(gè)子集，每個(gè)子集的數(shù)量等于少數(shù)類樣本的數(shù)量，多次進(jìn)行下采樣產(chǎn)生多個(gè)不同的模型，通過組合這些模型的結(jié)果，得到最終的結(jié)果。

3.BalanceCascade，即利用增量訓(xùn)練也就是有監(jiān)督結(jié)合Boosting的方法，在第n輪訓(xùn)練中，將從多數(shù)類樣本中抽樣得來的子集與少數(shù)類樣本結(jié)合起來訓(xùn)練一個(gè)基學(xué)習(xí)器H，訓(xùn)練完后多數(shù)類中能被H正確分類的樣本不放回，然后對(duì)剩下的樣本訓(xùn)練生成第二個(gè)基學(xué)習(xí)器，以此類推，最后將不同的基學(xué)習(xí)器集成起來。

3.NearMiss,本質(zhì)上是一種原型選擇(prototype selection)方法，就是從多數(shù)類樣本中選取最具代表性的樣本用于訓(xùn)練，這主要是為了緩解隨機(jī)欠采樣中的信息丟失問題。NearMiss采用一些啟發(fā)式的規(guī)則來選擇樣本，根據(jù)規(guī)則的不同可分為3類：

NearMiss-1：選擇到最近的K個(gè)少數(shù)類樣本平均距離最近的多數(shù)類樣本

NearMiss-2：選擇到最遠(yuǎn)的K個(gè)少數(shù)類樣本平均距離最近的多數(shù)類樣本

NearMiss-3：對(duì)于每個(gè)少數(shù)類樣本選擇K個(gè)最近的多數(shù)類樣本，目的是保證每個(gè)少數(shù)類樣本都被多數(shù)類樣本包圍

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