11、机器学习中数据集偏移处理与微服务架构应用

机器学习中数据集偏移处理与微服务架构应用

1. 数据集偏移处理方法

1.1 主要处理方法概述

在机器学习中，数据集偏移会对模型产生负面影响，有三种主要方法可用于处理和稳定数据集偏移：
- 特征丢弃
- 对抗搜索
- 密度比估计

1.2 特征丢弃

特征丢弃是调整数据集偏移最简单的形式。当确定哪些特征被归类为漂移特征时，可直接将其从机器学习模型中删除。也可定义规则，如丢弃漂移值大于 80% 的特征。不过，若该特征在训练模型时很重要，则需重新考虑是否丢弃；若大部分特征都超过丢弃阈值，可能需要重新审视整体数据并考虑其他方法。

1.3 对抗搜索

对抗搜索需训练一个二元分类器，以预测样本数据是在训练集还是测试集中。通过评估分类器的性能来判断是否存在数据集偏移：
- 若分类器性能接近随机猜测（约 50%），则训练集和测试集的分布一致。
- 若分类器性能优于随机猜测，则表明训练集和测试集的分布不一致。

对抗搜索可分为三个部分：
1. 从原始数据集中移除目标值列，并用新列指示数据来源（训练集 = 0，测试集 = 1）。
2. 用新数据集创建并训练新分类器，输出为样本数据属于测试集的概率。
3. 观察结果并测量分类器性能。接近 50% 表示数据分布一致，接近 100% 表示训练集和测试集分布有重大差异。

使用对抗搜索可通过以下三种方法处理数据集偏移：
- 将结果用作训练过程的样本权重，使模型更关注代表真实分布的数据。
- 仅使用排名靠前的对抗验证结果，移除测试集中不一致的样本。
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