4、严重类别不平衡下多层感知机训练的重采样方法与代价函数

严重类别不平衡下多层感知机训练的重采样方法与代价函数

1. 类别不平衡问题概述

在数据挖掘和机器学习领域，类别不平衡问题是一个关键挑战。该问题在现实世界中广泛存在，例如在卫星雷达图像中的石油泄漏检测、欺诈性电话或信用卡检测等场景，决策系统需要检测那些罕见但重要的情况。

处理类别不平衡问题的常见策略有重采样技术和内部偏置判别过程。重采样技术包括过采样和欠采样：
- 过采样：复制少数类样本。
- 欠采样：删除多数类样本。

这两种方法能使训练数据集的类别分布更平衡，但都有明显缺点。欠采样可能会删除潜在有用的数据，而过采样会增加数据集大小和训练时间。在多层感知机（MLP）中应用这些方法，分类器性能有显著提升，且随机欠采样技术通常比随机过采样效果更好。然而，当训练数据集严重不平衡时，欠采样方法会产生负面影响。

另一种流行策略是在判别过程中引入内部偏置，以补偿类别不平衡。在MLP中，主要是在训练或测试阶段引入代价函数。经验研究表明，使用代价函数能提高分类器性能，但其在训练过程中的效果与过采样技术类似，会改变概率分布数据。

2. MLP与类别不平衡问题

MLP神经网络通常由输入层、一个或多个隐藏层和输出层组成。输入节点对应特征，隐藏层用于计算，输出层与类别数量相关。神经元是每层的基本单元，它计算输入的加权和，加上偏置项，并通过非线性激活函数（通常是Sigmoid函数）产生单个输出。

MLP最常用的训练算法是反向传播算法。该算法使用训练集进行学习，权重初始化为小随机数。每个训练实例通过网络，计算每个单元的输出，将输出目标与网络估计值比较，计算误差并反馈到网络中。为调整权重，反向传播算法使用梯度