imbalanced-learn项目：解决机器学习中的类别不平衡问题

imbalanced-learn项目：解决机器学习中的类别不平衡问题

imbalanced-learn A Python Package to Tackle the Curse of Imbalanced Datasets in Machine Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/imbalanced-learn

什么是类别不平衡问题

在机器学习实践中，我们经常会遇到类别不平衡的数据集。所谓类别不平衡，指的是不同类别的样本数量存在显著差异。例如在欺诈检测中，正常交易样本可能占99%，而欺诈交易仅占1%。这种不平衡会导致机器学习算法倾向于预测多数类，而忽视少数类。

imbalanced-learn项目正是为解决这一问题而设计，它提供了一系列重采样技术，帮助改善模型在类别不平衡数据上的表现。

imbalanced-learn的核心API设计

imbalanced-learn的API设计遵循scikit-learn的惯例，使得熟悉scikit-learn的用户能够快速上手。它主要包含两种核心组件：

1. 基础估计器(Estimator)

与scikit-learn类似，基础估计器实现了fit方法用于从数据中学习：

estimator = obj.fit(data, targets)

2. 重采样器(Resampler)

重采样器通过fit_resample方法实现对数据集的重新采样：

data_resampled, targets_resampled = obj.fit_resample(data, targets)

支持的数据类型

imbalanced-learn支持多种常见的数据结构作为输入：

输入数据(data)

• 二维数组结构：
  • Python列表的列表(list)
  • Numpy数组(numpy.ndarray)
  • Pandas数据框(pandas.DataFrame)
  • Scipy稀疏矩阵(scipy.sparse.csr_matrix或scipy.sparse.csc_matrix)

目标变量(targets)

• 一维数组结构：
  • Numpy数组(numpy.ndarray)
  • Pandas序列(pandas.Series)

输出数据类型

重采样后的输出会保持与输入相同的类型结构，这包括：

• 重采样数据(data_resampled)：Numpy数组、Pandas数据框或Scipy稀疏矩阵
• 重采样目标(targets_resampled)：Numpy数组或Pandas序列

特殊数据处理特性

Pandas输入输出支持

与scikit-learn不同，imbalanced-learn提供了完整的Pandas输入输出支持。这意味着如果你输入一个Pandas数据框，输出也会是Pandas数据框，这在实际工程中非常方便。

稀疏矩阵处理

对于稀疏矩阵输入，数据会被自动转换为压缩稀疏行(CSR)格式进行处理。为了优化性能，建议在数据预处理阶段就选择CSR表示形式，避免不必要的内存拷贝。

类别不平衡的影响示例

为了直观展示类别不平衡对模型的影响，我们可以观察逻辑回归分类器在不同类别平衡情况下的决策边界变化：

从图中可以明显看出：

1. 当类别严重不平衡时，决策边界会偏向多数类
2. 随着类别趋于平衡，决策边界变得更加合理
3. 完全平衡时，分类器能够更好地识别两个类别

这种影响在现实应用中尤为关键，比如医疗诊断中，漏诊少数类(如疾病患者)的代价可能非常高。imbalanced-learn提供的各种重采样技术正是为了解决这类问题而生。

为什么需要专门的类别不平衡处理

传统机器学习算法通常假设：

• 数据集中的类别分布大致平衡
• 所有分类错误的代价相同

但在现实中：

1. 多数类样本会主导模型训练
2. 少数类样本的特征可能被忽视
3. 评估指标(如准确率)可能产生误导

imbalanced-learn通过多种重采样策略，帮助数据科学家在这些挑战场景下构建更鲁棒的模型。

imbalanced-learn A Python Package to Tackle the Curse of Imbalanced Datasets in Machine Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/imbalanced-learn