22、不平衡分类中的加权模型：从神经网络到XGBoost

不平衡分类中的加权模型：从神经网络到XGBoost

在机器学习领域，不平衡分类问题一直是一个具有挑战性的任务。标准的机器学习算法在处理不平衡数据集时往往表现不佳，因为它们通常假设各类别的样本数量大致相等。为了解决这个问题，我们可以使用加权模型，如加权神经网络和加权XGBoost。本文将详细介绍如何使用这些加权模型来处理不平衡分类问题。

1. 加权神经网络在不平衡分类中的应用

1.1 代码示例

以下是一个评估加权神经网络在不平衡分类数据集上性能的示例代码：

n_input = trainX.shape[1]
model = define_model(n_input)
# fit model
weights = {0:1, 1:100}
history = model.fit(trainX, trainy, class_weight=weights, epochs=100, verbose=0)
# evaluate model
yhat = model.predict(testX)
score = roc_auc_score(testy, yhat)
print('ROC AUC: %.3f' % score)

1.2 代码解释

• n_input = trainX.shape[1] ：获取训练数据的特征数量。
• model = define_model(n_input) ：定义一个神经网络模型。
• weigh