三招提高數據不平衡模型的性能（附python代碼）

     對於深度學習而言，數據集很是重要，但在實際項目中，或多或少會遇見數據不平衡問題。什麼是數據不平衡呢？舉例來講，如今有一個任務是判斷西瓜是否成熟，這是一個二分類問題——西瓜是生的仍是熟的，該任務的數據集由兩部分數據組成，成熟西瓜與生西瓜，假設生西瓜的樣本數量遠遠大於成熟西瓜樣本的數量，針對這樣的數據集訓練出來的算法「偏向」於識別新樣本爲生西瓜，存心讓你買不到甜的西瓜以解夏天之苦，這就是一個數據不平衡問題。針對數據不平衡問題有相應的處理辦法，好比對多數樣本進行採樣使得其樣本數量級與少樣本數相近，或者是對少數樣本重複使用等。最近剛好在面試中遇到一個數據不平衡問題，這也是面試中常常會出現的問題之一，現向讀者分享這次解決問題的心得。

數據集

       訓練數據中有三個標籤，分別標記爲[一、二、3]，這意味着該問題是一個多分類問題。訓練數據集有17個特徵以及38829個獨立數據點。而在測試數據中，有16個沒有標籤的特徵和16641個數據點。該訓練數據集很是不平衡，大部分數據是1類（95％），而2類和3類分別有3.0％和0.87％的數據，以下圖所示。

算法

       通過初步觀察，決定採用隨機森林（RF）算法，由於它優於支持向量機、Xgboost以及LightGBM算法。在這個項目中選擇RF還有幾個緣由：

• 1機森林對過擬合具備很強的魯棒性；
• 2.參數化仍然很是直觀；
• 3.在這個項目中，有許多成功的用例將隨機森林算法用於高度不平衡的數據集；
• 4.我的有先前的算法實施經驗；
         爲了找到最佳參數，使用scikit-sklearn實現的GridSearchCV對指定的參數值執行網格搜索，更多細節能夠在本人的Github上找到。

爲了處理數據不平衡問題，使用瞭如下三種技術：

A.使用集成交叉驗證（CV）：

       在這個項目中，使用交叉驗證來驗證模型的魯棒性。整個數據集被分紅五個子集。在每一個交叉驗證中，使用其中的四個子集用於訓練，剩餘的子集用於驗證模型，此外模型還對測試數據進行了預測。在交叉驗證結束時，會獲得五個測試預測機率。最後，對全部類別的機率取平均值。模型的訓練表現穩定，每一個交叉驗證上具備穩定的召回率和f1分數。這項技術也幫助我在Kaggle比賽中取得了很好的成績（前1%）。如下部分代碼片斷顯示了集成交叉驗證的實現：