作者 | Praveen Thenraj

编译 | VK
来源 | Towards Data Science

“如果你被问题的规模所压倒，把它分解成更小的部分……”

机器学习中的类不平衡是一个重要的问题，也是处理数据集时最受关注的问题之一。类不平衡的数据集往往更具欺骗性，如果处理不当，结果可能导致错误的决策。

最近我碰巧在一个数据集中工作，它有一个类不平衡的问题。我不太喜欢数据生成技术，并且由于不平衡的严重性，我不想使用像分层K-fold这样的技术，所以我使用了另一种技术，它帮助模型比传统技术更好地学习数据。

也许我有点晚使用这个技术，但我想在这里分享它。

import pandas as pdtrain=pd.read_csv('/Desktop/Files/train_data.csv')
print(train['Top-up Month'].value_counts())No Top-up Service    106677> 48 Months           8366
36-48 Months           3656
24-30 Months           3492
30-36 Months           3062
18-24 Months           2368
12-18 Months           1034
Name: Top-up Month, dtype: int64

以上是训练数据中因变量的值计数。从上面可以清楚地看到，“No Top-up Service”类和其他类之间存在严重的类不平衡。

方法

所以我在这里采用的方法是将大多数类数据分成大小为“n”的小折。每个数据块（折）都有与大多数类相关的“k”个数据点。所有其他次要类数据点都聚集在一起（'m'）

def chunks(df,folds):df_no_topup=df.loc[df['Top-up Month']==0]df_topup=df.loc[df['Top-up Month']==1]recs_no_topup=int(df.loc[df['Top-up Month']==0].shape[0]/folds)start_no_topup=0stop_no_topup=recs_no_topuplist_df=[]for fold in range(0,folds):fold_n=df_no_topup.iloc[start_no_topup:stop_no_topup,:]start_no_topup=stop_no_topupstop_no_topup=start_no_topup+recs_no_topupdf=pd.concat([fold_n,df_topup],axis=0)list_df.append(df)return list_df

上面的代码片段将主要类数据划分为多个折，每个折包含相同数量的数据点。然后大多数类数据的第一个折（在上面的代码中被引用为fold_n）与次要类（df_topup）的所有数据连接在一起。

以上在一个循环中发生，循环将继续，直到等于折“n”的大小。可以看到，每次，大多数类数据的一个新块与次要类的完整数据连接，从而允许模型在训练阶段在比例相同的数据下进行训练。

Major class initially - 106677
Fold size(n) - 5
Major class data(k) per fold=106677/5 - 21335
Minor class(all minor classes combined) - 21978
Total data per fold(major+minor) - 43313

下面代码片段中的代码也可以验证这一点。

list_data=chunks(df_train_main,5)
list_data_shape=[df.shape for df in list_data]
print(list_data_shape)[(43313, 6), (43313, 6), (43313, 6), (43313, 6), (43313, 6)]

现在可以看到，一个具有严重类不平衡问题的大数据集被划分为5个小数据集

不过，以下是我从上述方法中认识到的两个问题：

• 添加到每个折中的大多数类数据的分布。因为我们只是将整个大类数据划分为折(n),折的分布与原有分布不同。

• 不过，在所有需要解决的问题中，类（12-18个月）和主要类（“No Top-up Service”）之间仍然存在不平衡。但对于二类，这种方法效果更好。

这些折的数据然后被传递到一个模型，以训练模型使用更少的不平衡数据。这是一种通用的方法，不仅可以应用于结构化数据，还可以应用于图像等非结构化数据。

我个人在一个Kaggle竞赛中应用了同样的方法进行图像分类，并获得了更好的准确度。

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