作者：童蒙
编辑：amethyst
上一篇中，我们给大家介绍了featuretools这个工具，可以很快速的根据数据的特征来生成各种新的数据组合，之后进行机器学习或者深度学习。这次我们给大家介绍在特征工程中，经常遇到的另一个问题的解决方法。这个问题就是不平衡数据集。
数据不平衡通常反映了数据集中类别的不均匀分布。比如在一个疾病的预测模型中，对照组可能有两百个，而疾病组只有二十个，数据不平衡比例达到10：1。如果不对数据集进行平衡，那么在后续的MLP抽样中，就会导致算法达不到收敛。因此，我们需要对不平衡数据集进行处理，下面我们来介绍三种方法，两个包，来解决这个办法。
一、欠采样
欠采样就是一个随机删除一部分多数类（数量多的类型）数据的过程，这样可以使多数类数据数量可以和少数类（数量少的类型）相匹配。
首先我们来生成一套数据
from sklearn.datasets import load_iris
from imblearn.datasets import make_imbalance
iris = load_iris(as_frame=True)
sampling_strategy = {0: 10, 1: 20, 2: 47}
X, y = make_imbalance(iris.data, iris.target, sampling_strategy=sampling_strategy)
y.value_counts()
可以看到各个类别的个数，类别与{0: 10, 1: 20, 2: 47} 一致。下面我们拿这个数据进行下一步的分析。
方法1 可以用imblearn的 字符串方法 来进行欠采样
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
sampling_strategy = "not minority"
rus = RandomUnderSampler(sampling_strategy=sampling_strategy)
X_res, y_res = rus.fit_resample(X, y)
y_res.value_counts()
可以看到结果为：
2 10
1 10
0 10
其中 sampling_strategy可以选择以下几种，大家可以去试试：
- 'majority'：resample only the majority class；
- 'not minority'：resample all classes but the minority class；
- 'not majority'：resample all classes but the majority class；
- 'all'：resample all classes；
- 'auto'：equivalent to 'not minority'。
方法2 使用dict方法
使用方法如下：
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
sampling_strategy = {0: 10, 1: 15, 2: 20}
rus = RandomUnderSampler(sampling_strategy=sampling_strategy)
X_res, y_res = rus.fit_resample(X, y)
y_res.value_counts()
结果如下
2 20
1 15
0 10
可以看出，是按照dict指定的比例来。
二、过采样
这是一个生成合成数据的过程，通过学习少数类样本特征随机地生成新的少数类样本数据。
有许多方法对数据集进行过采样，最常见的技术是SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）。使用方法也很简单，如下：
方法1 可以用imblearn的 字符串方法 来进行过采样
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
sampling_strategy = "not majority"
ros = RandomOverSampler(sampling_strategy=sampling_strategy)
X_res, y_res = ros.fit_resample(X, y)
y_res.value_counts()
可以看到结果为：
2 47
1 47
0 47
其中 sampling_strategy可以选择以下几种，大家可以去试试：
- 'minority'：resample only the minority class；
- 'not minority'：resample all classes but the minority class；
- 'not majority'：resample all classes but the majority class；
- 'all'：resample all classes；
- 'auto'：equivalent to 'not majority'。
方法2 使用dict方法
使用方法如下：
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
sampling_strategy = {0: 25, 1: 35, 2: 47}
ros = RandomOverSampler(sampling_strategy=sampling_strategy)
X_res, y_res = ros.fit_resample(X, y)
y_res.value_counts()
结果如下
2 47
1 35
0 25
可以看出，是按照dict指定的比例来。
三、使用pytorch集成的抽样方法来调整
如果大家习惯用torch的话，可以使用如下脚本：
import torch
import torch.utils.data as Data
X_torch = torch.from_numpy(X.values).float()
y_torch = torch.from_numpy(y.values).float()
class_sample_count = torch.tensor([(y_torch == t).sum() for t in torch.unique(y_torch, sorted=True)])
weight = 1. / class_sample_count.float()
sample_weight = torch.tensor([weight[int(t)] for t in y])
sampler = torch.utils.data.sampler.WeightedRandomSampler(sample_weight , len(samples_weight))
train_data = Data.TensorDataset(X,y)
train_loader = Data.DataLoader( dataset = train_data , batch_size =200 ,sampler = sampler )
使用WeightedRandomSampler来进行进行不平衡抽样。
结语
相信大家对如何处理不平衡数据有了一定的了解，请大家以后继续关注我们相关系列。
