真实场景下如何解决类别不平衡问题

来自：NLP从入门到放弃

最近项目遇到了类别不平衡的问题，看了一些方法，做了一些实验，记录如下。一家之言，不对之处，尽请指正。

我自己把处理类别不平衡问题分为两种方法：从根源解决和从表面缓解。

1. 从根源解决问题

1.1 是不是标注数据的问题

这个想法一般来说是放在最后，不过我放在开头，引起大家重视，我就吃了这个亏。

就是你试了各种方法，比如后面会提到的欠采样过采样等，仍然发现auc上不去，这个时候，可以去考虑一下是不是标注数据有问题。

标注问题其实是整个机器学习或者深度学习的基础，不仅仅是出现在类别不平衡，甚至可以说和类别不平衡没啥关系，囧。

1.2 增加标注数据

对于这个方法，我其实一直都有疑虑。

一般来说，增加标注数据的同时，正反例数据都会增加，那么增加完标注数据之后仍然是个不平衡的数据集，数据分布没有发生变化。

这样会不会对模型提升效果，这一点我是存疑的。

我自己的方法是增加标注数据之后，清洗负样本的噪声数据，降低平衡比例。

1.3 寻找新的特征

比如欠采样过采样，代价敏感学习这种，给我的感觉都是在表面解决这个类别不平衡的问题，也就是在原来的基础上稍稍提升一点点的表现。

这个时候，如果你可以找到一个很好的特征（或者说多个特征），把原来混为一谈的两类，很好的分开，那么你的两个类别再不平衡也没有问题，你也可以获得很好的效果。

所以去想特征吧。

2. 从表面缓解问题

2.1 欠采样和过采样（在我自己的数据集上都没有什么效果）

对于这两种采样方式，一个非常重要的点在于我们是在训练集上做采样，测试集上一定要单独留出来不能做任何更改。

2.1.1 欠采样

就是把多样本变少，一般来说可以随机欠采样。

但是我觉得需要考虑这么一个问题，欠采样是有很大缺点的，首先就是减少了数据信息，这点毋庸置疑。

还有一点是，欠采样改变了数据分布，模型在此时的数据上表现的很好，但是遇到了真实数据，这个时候是真实的数据分布，模型表现会一塌糊涂。

所以，不仅仅需要欠采样，还需要欠采样n份，做n个模型，集成预测。只不过，这样开销就大了。

除了随机欠采样，我这边在项目中使用了一个小trick可以分享给大家，就是注意去看特征的含义，可以通过特征，特定的去除一些负样本。

比如可以根据发博时间去除近三个月未发博的负样本。在线上样本中，我也会做同样的处理，因为这些负样本本就不再我这个项目的考虑范围之内。这样训练数据分布和真实样本的数据分布并没有发生变化，还减少了负样本的数量。

更准确的说，这个trick是在减少样本中的噪声样本。

2.1.2 过采样

过采样就是把少样本变多，两个方法：复制和生成

生成一般就是使用SMOTE方法，看到很多文章说有用，我这里基本没用。

这里还是要说一下开始写的前提，测试集不能变化！！！

如果先做SMOTE，再划分测试集，效果很好，但是这没用，我是要上线的，是面临真实数据的。

2.2 调节损失函数或者调节样本权重

两者本质在惩罚把少样本分错的行为，让模型更多的关注少样本。

一般来说，这个只能是有微小提升。

2.3 改善评价方法

类别不平衡，最好就把数量少的作为正类，后期各方面会少很多麻烦。

具体看一下混淆矩阵，看一下每个类别的f1如何，也可以看一下ROC曲线以及对应的AUC，ROC曲线不受样本不平衡的影响。

总结：

总结文章重点：

1. 对于类别不平衡，数据是根本，特征很关键，至于别的方法，没啥用。

2. 在使用采样的时候，需要注意测试集需要单独留出来不做任何处理，因为之后模型需要处理的是线上数据

3. 类别不平衡，最好就把数量少的作为正类，后期各方面会少很多麻烦。

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