对于深度学习而言，数据集非常重要，但在实际项目中，或多或少会碰见数据不平衡问题。什么是数据不平衡呢?举例来说，现在有一个任务是判断西瓜是否成熟，这是一个二分类问题——西瓜是生的还是熟的，该任务的数据集由两部分数据组成，成熟西瓜与生西瓜，假设生西瓜的样本数量远远大于成熟西瓜样本的数量，针对这样的数据集训练出来的算法“偏向”于识别新样本为生西瓜，存心让你买不到甜的西瓜以解夏天之苦，这就是一个数据不平衡问题。
针对数据不平衡问题有相应的处理办法，比如对多数样本进行采样使得其样本数量级与少样本数相近，或者是对少数样本重复使用等。最近恰好在面试中遇到一个数据不平衡问题，这也是面试中经常会出现的问题之一，现向读者分享此次解决问题的心得。
数据集
训练数据中有三个标签，分别标记为[1、2、3]，这意味着该问题是一个多分类问题。训练数据集有17个特征以及38829个独立数据点。而在测试数据中，有16个没有标签的特征和16641个数据点。该训练数据集非常不平衡，大部分数据是1类(95%)，而2类和3类分别有3.0%和0.87%的数据，如下图所示。
算法
经过初步观察，决定采用随机森林(RF)算法，因为它优于支持向量机、Xgboost以及LightGBM算法。在这个项目中选择RF还有几个原因：
- 机森林对过拟合具有很强的鲁棒性;
- 参数化仍然非常直观;
- 在这个项目中，有许多成功的用例将随机森林算法用于高度不平衡的数据集;
- 个人有先前的算法实施经验;
为了找到最佳参数，使用scikit-sklearn实现的GridSearchCV对指定的参数值执行网格搜索，更多细节可以在Github上找到。
为了处理数据不平衡问题，使用了以下三种技术：
A.使用集成交叉验证(CV)：
在这个项目中，使用交叉验证来验证模型的鲁棒性。整个数据集被分成五个子集。在每个交叉验证中，使用其中的四个子集用于训练，剩余的子集用于验证模型，此外模型还对测试数据进行了预测。在交叉验证结束时，会得到五个测试预测概率。最后，对所有类别的概率取平均值。模型的训练表现稳定，每个交叉验证上具有稳定的召回率和f1分数。这项技术也帮助我在Kaggle比赛中取得了很好的成绩(前1%)。以下部分代码片段显示了集成交叉验证的实现：
B.设置类别权重/重要性：
代价敏感学习是使随机森林更适合从非常不平衡的数据中学习的方法之一。随机森林有倾向于偏向大多数类别。因此，对少数群体错误分类施加昂贵的惩罚可能是有作用的。由于这种技术可以改善模型性能，所以我给少数群体分配了很高的权重(即更高的错误分类成本)。然后将类别权重合并到随机森林算法中。我根据类别1中数据集的数量与其它数据集的数量之间的比率来确定类别权重。例如，类别1和类别3数据集的数目之间的比率约为110，而类别1和类别2的比例约为26。现在我稍微对数量进行修改以改善模型的性能，以下代码片段显示了不同类权重的实现：
C.过大预测标签而不是过小预测(Over-Predict a Label than Under-Predict)：
这项技术是可选的，通过实践发现，这种方法对提高少数类别的表现非常有效。简而言之，如果将模型错误分类为类别3，则该技术能最大限度地惩罚该模型，对于类别2和类别1惩罚力度稍差一些。 为了实施该方法，我改变了每个类别的概率阈值，将类别3、类别2和类别1的概率设置为递增顺序(即，P3= 0.25，P2= 0.35，P1= 0.50)，以便模型被迫过度预测类别。该算法的详细实现可以在Github上找到。
最终结果
以下结果表明，上述三种技术如何帮助改善模型性能：
1.使用集成交叉验证的结果：
2.使用集成交叉验证+类别权重的结果：
3.使用集成交叉验证+类别权重+过大预测标签的结果：
结论
由于在实施过大预测技术方面的经验很少，因此最初的时候处理起来非常棘手。但是，研究该问题有助于提升我解决问题的能力。对于每个任务而言，起初可能确实是陌生的，这个时候不要害怕，一次次尝试就好。由于时间的限制(48小时)，无法将精力分散于模型的微调以及特征工程，存在改进的地方还有很多，比如删除不必要的功能并添加一些额外功能。此外，也尝试过LightGBM和XgBoost算法，但在实践过程中发现，随机森林的效果优于这两个算法。在后面的研究中，可以进一步尝试一些其他算法，比如神经网络、稀疏编码等。
机器学习：如何解决机器学习中数据不平衡问题
解决不平衡样本问题的基本思路是，让正负样本在训练过程中拥有相同的话语权，比如利用采样与加权等方法。为了方便起见，我们把数据集中样本较多的那一类称为“大众类”，样本较少的那一类称为“小众类”。
1. 采样
采样方法是通过对训练集进行处理使其从不平衡的数据集变成平衡的数据集，在大部分情况下会对最终的结果带来提升。
采样分为上采样（Oversampling）和下采样（Undersampling），上采样是把小众类复制多份，下采样是从大众类中剔除一些样本，或者说只从大众类中选取部分样本。
随机采样最大的优点是简单，但缺点也很明显。上采样后的数据集中会反复出现一些样本，训练出来的模型会有一定的过拟合；而下采样的缺点显而易见，那就是最终的训练集丢失了数据，模型只学到了总体模式的一部分。
上采样会把小众样本复制多份，一个点会在高维空间中反复出现，这会导致一个问题，那就是运气好就能分对很多点，否则分错很多点。为了解决这一问题，可以在每次生成新数据点时加入轻微的随机扰动，经验表明这种做法非常有效。
因为下采样会丢失信息，如何减少信息的损失呢？
第一种方法叫做EasyEnsemble，利用模型融合的方法（Ensemble）：多次下采样（放回采样，这样产生的训练集才相互独立）产生多个不同的训练集，进而训练多个不同的分类器，通过组合多个分类器的结果得到最终的结果。
第二种方法叫做BalanceCascade，利用增量训练的思想（Boosting）：先通过一次下采样产生训练集，训练一个分类器，对于那些分类正确的大众样本不放回，然后对这个更小的大众样本下采样产生训练集，训练第二个分类器，以此类推，最终组合所有分类器的结果得到最终结果。
第三种方法是利用KNN试图挑选那些最具代表性的大众样本，叫做NearMiss，这类方法计算量很大，感兴趣的可以参考“Learning
from Imbalanced Data”这篇综述的3.2.1节。
经验：
1、在正负样本都非常之少的情况下，应该采用数据合成的方式；
2、在负样本足够多，正样本非常之少且比例及其悬殊的情况下，应该考虑一分类方法；
3、在正负样本都足够多且比例不是特别悬殊的情况下，应该考虑采样或者加权的方法。
4、采样和加权在数学上是等价的，但实际应用中效果却有差别。尤其是采样了诸如Random Forest等分类方法，训练过程会对训练集进行随机采样。在这种情况下，如果计算资源允许上采样往往要比加权好一些。
5、另外，虽然上采样和下采样都可以使数据集变得平衡，并且在数据足够多的情况下等价，但两者也是有区别的。实际应用中，我的经验是如果计算资源足够且小众类样本足够多的情况下使用上采样，否则使用下采样，因为上采样会增加训练集的大小进而增加训练时间，同时小的训练集非常容易产生过拟合。
6、对于下采样，如果计算资源相对较多且有良好的并行环境，应该选择Ensemble方法。
作者：nightwish夜愿
