32、处理不平衡数据的模型设计

处理不平衡数据的模型设计

在当今数据爆炸的时代，数据分类是挖掘数据价值的重要手段。然而，不平衡数据集的存在给分类带来了挑战。本文将探讨如何应对不平衡数据分类问题，介绍相关技术和算法，并提出一个有效的解决方案。

1. 不平衡数据集问题

以Haberman的生存数据集为例，该数据集有305个实例和4个属性，基于生存状态分为两类：A类患者存活五年或更久，有224个样本；B类患者存活不足五年，有81个样本。这里关注的B类样本较少，属于少数类，这就导致了数据集存在类别不平衡问题。

机器学习算法在处理不平衡数据集时往往效果不佳。在异常检测重要的场景中，如电力盗窃、罕见疾病识别、银行欺诈交易等，常出现此类不平衡数据集。传统机器学习算法为提高准确率，会忽略类别不平衡问题，导致预测模型不准确且有偏差。

2. 相关工作

• SMOTE技术 ：Chawla等人提出通过生成合成少数类实例来对少数类进行过采样。Gosain和Sardana比较了不同的过采样方法，如SMOTE、Borderline SMOTE、ADASYN、Safe - Level SMOTE（SLS），并研究了各种性能指标。Bunkhumpornpat等人提出的Safe - Level SMOTE，通过对少数实例进行不同权重程度的采样，在安全级别较高的区域合成少数样本，比SMOTE和Borderline SMOTE有更高的准确率。
• ADASYN技术 ：He等人提出的ADASYN是一种平衡不平衡数据的采样技术，它使用加权分布，为难以学习的少数类实例生成更多的合成数据。