Scikit-learn 中的成本敏感学习

成本敏感学习：处理类别不平衡问题的利器

本文介绍了一种名为“成本敏感学习”的技术，它在处理类别不平衡问题时尤为有效，并且可以显著提升模型的AUC值。

核心思想: 成本敏感学习认识到，不同的预测错误带来的成本并不相同。在类别不平衡的情况下，将正样本误判为负样本（假阴性）的成本通常高于将负样本误判为正样本（假阳性）。这是因为正样本通常比较稀少，因此我们更关注找到正样本，而不是负样本。

实现方式: 在Scikit-learn中，可以通过设置模型的class_weight参数来实现成本敏感学习。将class_weight设置为balanced，Scikit-learn会自动根据数据集中不同类别的样本数量进行加权，对少数类别的样本给予更高的权重。这意味着模型在少数类别上的错误预测（假阴性）会受到更大的惩罚，从而导致模型倾向于预测少数类别。

案例分析: 文章以逻辑回归模型为例，展示了使用class_weight=balanced带来的效果。结果表明，使用成本敏感学习后，模型的AUC值从0.93提升到了0.94。尽管模型的准确率下降了，但其对少数类别的识别率（真阳性率）显著提升，从43%上升至88%。

总结: 成本敏感学习是一种处理类别不平衡问题的有效方法，它可以通过调整模型对不同类别错误的惩罚力度来提升模型的性能。但是，需要注意的是，成本敏感学习并不一定能提升模型的AUC值，因此需要根据实际情况进行调整和优化。

如果您的数据集存在显著的类别不平衡，两种预测错误的“代价”可能会有所不同。在本课程中，您将学习如何使用代价敏感学习来调整模型，使其更好地匹配您的优先级。