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文章目录
  1. 1. 概念
  2. 2. 解决方案
    1. 2.1. 数据层面
      1. 2.1.1. 重采样
        1. 2.1.1.1. 上采样
        2. 2.1.1.2. 下采样
      2. 2.1.2. 训练集划分方法
    2. 2.2. 算法层面
      1. 2.2.1. 分类器集成方法
      2. 2.2.2. 代价敏感方法
      3. 2.2.3. 特征选择方法
    3. 2.3. 其他算法
  3. 3. 分类器评价指标

概念

类别数据不均衡是分类任务中一个典型的存在的问题。简而言之，即数据集中，每个类别下的样本数目相差很大。例如，在一个二分类问题中，共有100个样本（100行数据，每一行数据为一个样本的表征），其中80个样本属于class 1，其余的20个样本属于class 2，class 1:class2=80:20=4:1，这便属于类别不均衡。当然，类别不均衡问同样会发生在多分类任务中。它们的解决方法是一样的。

现实中有很多类别不均衡问题，它是常见的，并且也是合理的，符合人们期望的。如，在欺诈交易识别中，属于欺诈交易的应该是很少部分，即绝大部分交易是正常的，只有极少部分的交易属于欺诈交易。这就是一个正常的类别不均衡问题。又如，在客户流失的数据集中，绝大部分的客户是会继续享受其服务的（非流失对象），只有极少数部分的客户不会再继续享受其服务（流失对象）。一般而已，如果类别不平衡比例超过4:1，那么其分类器会大大地因为数据不平衡性而无法满足分类要求的。因此在构建分类模型之前，需要对分类不均衡性问题进行处理。

解决方案

迄今为止 , 解决不平衡分类问题的策略可以分 为两大类 .一类是从训练集入手 , 通过改变训练集样本分布 ,降低不平衡程度 .另一类是从学习算法入手 , 根据算法在解决不平衡问题时的缺陷 , 适当地修改算法使之适应不平衡分类问题 .平衡训练集的方法主要有训练集重采样 (re-sampling)方法和训练集划分方法 .学习算法层面的策略包括分类器集成 、代价敏感学习和特征选择方法等 .

数据层面

重采样

重采样方法是通过增加稀有类训练样本数的上采样 (up-sampling)和减少大类样本数的下采样（down-samplings)使不平衡的样本分布变得比较平衡，从而提高分类器对稀有类的识别率 .

上采样

最原始的上采样方法是复制稀有类的样本 , 但是这样做容易导致过学习, 并且对提高稀有类识 别率没有太大帮助 .较高级的上采样方法则采用一些启发式技巧 , 有选择地复制稀有类样本 , 或者生成新的稀有类样本。Chawla等人提出的SMOTE算法是一种简单有效的上采样方法，该方法首先为每个稀有类样本随机选出几个邻近样本，并且在该样本与这些邻近的样本的连线上随机取点，生成无重复的新的稀有类样本。还有一些其他的方法，如添加随机噪声，还有一些其他的研究，具体可以看相关论文。

这里有SMOTE算法的多个不同语言的实现版本：

下采样

下采样通过舍弃部分大类样本的方法 , 降低不平衡程度 .Kubat和MatwinAddressing the Curse of Imbalanced Training Sets: One-Sided Selection采用单边采样方式,去除大类中的噪音样本 、边界样本和冗余样本 .Chen等人Pruning support vectors for imbalanced data classification则通过修剪大类的支持向量，达到平衡支持向量个数的目的,从而提高稀有类的识别率 .Raskutti和KowalczykRaskutti B, Kowalczyk A. Extreme Re-balancing for SVMs: A Case Study. 同时考虑上采样和下采样 , 并且扩展到一类学习 , 即只采用一类的样本作为训练集 , 因此不存在不平衡分类问题 .Estabroks和JapkowicA Mixture-of-Experts Framework for Learning from Imbalanced Data Sets同时采用上采样和下采样以及不同的采样率,获得大量的子分类器 , 并使用混合专家
(mixture-of-experts)学习框架将这些子分类器集成 . 他们的结果显示,这种方法比普通的 AdaBost有更好的分类效果 , 但并不清楚到底是上采样还是下采样更有效 , 也不清楚哪种采样率最合适 .

虽然重采样在一些数据集上取得了不错的效果 , 但是这类方法也存在一些缺陷 .上采样方法并不增加任何新的数据 , 只是重复一些样本或增加一些 人工生成的稀有类样本 , 增加了训练时间 .更危险的是 ,上采样复制某些稀有类样本 , 或者在它周围生成新的稀有类样本,使得分类器过分注重这些样本,导致过学习.上采样不能从本质上解决稀有类样 本的稀缺性和数据表示的不充分性 , 因此有人指出它的性能不如下采样.下采样在去除大类样本的时候 , 容易去除重要的样本信息 .虽然有些启发式的下采样方法 , 只是去除冗余样本和噪声样本,但是多数情况下这类样本只是小部分 ,因此这种方法能够调整的不平衡度相当有限 .

训练集划分方法

对训练数据集进行划分 , 是另一种有效的训练
集平衡方法 .Chan 和 StolfoToward Scalable Learning with Non-uniform Class and Cost Distributions: A Case Study in Credit Card Fraud Detection 首先根据代价敏感学习的需要 ,学习一个合理的类别样本分布比例 .然后将大类样本随机划分成一系列不相交子集 .这些子 集的大小由稀有类样本集的数量和预先学习的样本 分布比例决定 .接下来分别将这些不相交子集跟稀 有类样本结合 , 组成一系列平衡的分类子问题 , 单独训练成子分类器.最后通过元学习 (meta learning) 将这些子分类器的输出进一步学习成组合分类器 . 这种方法在信用卡非法使用检测问题上大大降低了总代价.

算法层面

分类器集成方法

Chen等 提出了平衡随机森林的方法 ,该方法对正类和反类分别进行重采样, 重采样多次后采用多数投票的方法进行集成学习.Chawla等人将boosting算法与 SMOTE算
法结合成SMOTEBoost算法 , 该算法每次迭代使用SMOTE生成新的样本 ,取代原有 AdaBoost算法中对样本权值的调整, 使得Boosting算法专注于正类中的难分样本

代价敏感方法

在大部分不平衡分类问题中 , 稀有类是分类的重点 .在这种情况下 , 正确识别出稀有类的样本比识 别大类的样本更有价值 .反过来说 , 错分稀有类的样 本需要付出更大的代价 .代价敏感学习赋予各个类别不同的错分代价 , 它能很好地解决不平衡分类 问题 .以两类问题为例 , 假设正类是稀有类 , 并具有 更高的错分代价 , 则分类器在训练时 , 会对错分正类 样本做更大的惩罚 , 迫使最终分类器对正类样本有更高的识别率 .如Metacost和Adacost等算法。

代价敏感学习能有效地提高稀有类的识别率 . 但问题是 , 一方面 , 在多数情况下 , 真实的错分代价 很难被准确地估计.另一方面,虽然许多分类器 可以直接引入代价敏感学习机制 , 如支持向量机和 决策树 , 但是也有一些分类器不能直接使用代价敏感学习 , 只能通过调整正负样本比例或者决策阈值间接的实现代价敏感学习，这样不能保证代价敏感学习的效果。

特征选择方法

特征选择方法对于不平衡分类问题同样具有重要意义 .样本数量分布很不平衡时,特征的分布同样会不平衡.尤其在文本分类问题中,在大类中经常出现的特征,也许在稀有类中根本不出现 .因此 ,根据不平衡分类问题的特点 , 选取最具有区分能力的特征 ,有利于提高稀有类的识别率 .

通过采用特征选择来解决不平衡分类问题主要
集中于自然语言处理领域 .Cardie和 HoweOptimally combining positive and negative features for text categorization 以基于事例学习 (casebasedlearning)的框架为基础,提出了一种与测试样本相关的动态特征加权方法 .该方法首先利用训练集得到一棵决策树, 然后计算每个测试样本在测试路径上的信息收益, 并以此计算每个特征的权值, 最后 , 从训练集中挑选 k个与测试样本最接近的样本 ,并对他们测试类别进行投票 .该方法在提高正类样本准确率的同时确保了总的准确率不下降

其他算法

Wu和 Chang KBA: kernel boundary alignment considering imbalanced data distribution 提出了一种修改支持向量机核
函数矩阵 (kernelmatrix)方法 , 该方法通过将核函数 矩阵进行保角变换(conformaltransformation), 扩大 稀有类特征向量处的边界 , 从而增加正负类样本的 分离度 , 减少大类的支持向量数目 , 起到降低不平衡 度的效果 .理论分析和仿真试验结果表明 , 该方法在 一些不平衡数据集上有比较好的效果 .

一 类 学 习 (one-clas slearning)Estimating the support of a high-dimensional distribution也 被 用 于 处 理 不平衡问题 .当样本数量不平衡时 , 并且当特征空间 中混杂有大量噪音特征时 , 基于学习单一稀有类样本的产生式模型 , 相比于学习两类问题的判别式模型具有更好的性能.

分类器评价指标

在评估分类器的性能和指导分类器建模方面，评估标准发挥了关键作用。 在传统的分类方法中，准确率是常用的指标。 然而在不平衡数据分类中，准确率不再是恰当的指标。 在两类问题中，正例数目很少但具有很高的识别重要性，另一类为负例。

从该表我们可以得到下列度量指标:

真阳性率:TPrate= TP/(TP+FN)

真阴性率:TNrate=TN/(TN+FP)

假阳性率:FPrate=FP/(TN+FP)

假阴性率:FNrate=FN/(TP+FN)

阳性预测值:PPvalue=TP/(TP+FP)

假性预测值:NPvalue=TN/(TN+FN)

上述度量指标都不能很好的评估不平衡数据分类, 针对不平衡数据分类我们用几个新的度量指标如下:

(1)F-measure

在信息检索领域,真阳性率被称为 recall,

阳性预测值被称为精确率分别定义如下:

Recall =TPrate =TP/(TP+FN),

Precision =PPvalue = TP/(TP+FP)

F-measure=2×Recall×Precision/(Recall+Precision)

F-measure是 Precision 和 Recall 的调和平均值。 两个数值的调和平均更加接近两个数当中较小的那 个, 因此如果要使得 F-measure 很高的话那么 Recall 和 Precision 都必须很高。

(2)G-mean

当两个类别的性能都需要考虑时,TPrate 和 TNrate 需要同时高,Kubat 等人提出了 G-mean。

G-mean 评估一个学习算法的综合性能。 根据之前 的研究, 为了能够获得尽可能多的关于每个类别对最 终性能的贡献大小信息,并且考虑到数据的不平衡率, 很多研究者试图在不平衡领域提出新的度量指标。 如调整G-mean,提出了 Adjusted G-mean

(3)ROC 曲线以及 AUC

ROC 曲线指受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续 变量的综合指标,用构图法揭示敏感性和特异性的相互 关系。 在分类中每个样本属于不同类别对应的有概率 值,最终类别预测根据设置的不同概率阈值,类别也会 变化。 每一个阈值对应的有一组衡量指标(FPrate, TPrate),将 FPrate 为 x 轴,TPrate 为 y 轴,在坐标轴上绘 制图形。 即可得到 ROC 曲线,曲线下方形成的面积即为 AUC。 AUC 从总体上度量了分类器的性能,一 般来说面积越大,算法性能越好。 下图 是一个 ROC 曲 线的例子。

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  1. 1. 概念
  2. 2. 解决方案
    1. 2.1. 数据层面
      1. 2.1.1. 重采样
        1. 2.1.1.1. 上采样
        2. 2.1.1.2. 下采样
      2. 2.1.2. 训练集划分方法
    2. 2.2. 算法层面
      1. 2.2.1. 分类器集成方法
      2. 2.2.2. 代价敏感方法
      3. 2.2.3. 特征选择方法
    3. 2.3. 其他算法
  3. 3. 分类器评价指标