
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個子集,每個子集的數(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,然后對剩下的樣本訓(xùn)練生成第二個基學(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個少數(shù)類樣本平均距離最近的多數(shù)類樣本
NearMiss-3:對于每個少數(shù)類樣本選擇K個最近的多數(shù)類樣本,目的是保證每個少數(shù)類樣本都被多數(shù)類樣本包圍
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