逻辑回归到底抽样还是不抽样

最新推荐文章于 2024-12-31 15:26:32 发布

model2018

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文章标签：机器学习逻辑回归数据建模

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/model2018/article/details/103591103

在逻辑回归建模中，通常建议对好坏样本进行分层抽样以达到数据平衡。然而，当坏样本数量有限时，是否必须进行抽样？通过对不同比例的数据进行分析，发现即使数据不平衡，模型效果在某些情况下仍可接受。SAS代码演示了在正态分布数据上建立逻辑回归的过程，并探讨了抽样与未抽样的模型表现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

正常情况下，在使用逻辑回归建模时，都需要对好坏样本分层抽样，至少抽到好坏比达到1：10到1：1，比较理想，但很多时候坏样本比较少，数据不平衡，一样要把好样本抽到和坏样本一样少，似乎没有意义。但如不抽会不会影响模型？以下代码使用SAS工具在正态分布随机数据上建立逻辑回归。

原文作图，说明WEIGHT和OFFSET两种方式和TRUE相差不大

/通过修改原文代码，尝试不同好坏比的数据得到结论：
1.截距越小数据越平衡
2.在X是正态分布的情况下，即使数据不平衡，抽样再还原后模型效果可接受/
%let incpt=3.35;/越接近0则越balance [(incpt=0,i=10000), (incpt=3.35,i=10000) ,(incpt=8,i=1000000)]/
data full;
do i=1 to 10000;
x=rannor(12342);
p=1/(1+exp(-(-&incpt.+2x)));
y=ranbin(98435,1,p);
drop i;
output;
end;
run;
data sub;
set full;
if y=1 or (y=0 and ranuni(75302)<1/(1+exp(-(-&incpt.+40.5)))) then output;
run;

  proc freq data=full;
    table y / out=fullpct(where=(y=1) rename=(percent=fullpct));
    title "response counts in full data set";
    run;
  proc freq data=sub;
    table y / out=subpct(where=(y=1) rename