关于样本不均衡的问题

Question

我们的数据正负样本严重不均衡。
样本均衡是在特征工程之前的数据预处理的时候做还是在跑模型的时候做。还是都行啊？
希望帮忙解答😭😭

Answer 1

该回答引用自GPT-3.5,由博主GISer Liu编写：

样本不均衡是指在分类问题中，不同类别的样本数量差异很大，这可能导致模型在训练过程中对较少类别的样本学习不足，影响模型的泛化能力。解决样本不均衡问题可以在特征工程之前或者模型训练过程中进行，具体方法如下：

1. 特征工程之前的数据预处理 ：

• 过采样（Oversampling） ：增加少数类样本的复制，使得各类别样本数量接近，如SMOTE算法。
• 欠采样（Undersampling） ：减少多数类样本的数量，使得各类别样本数量接近。
• 生成人工样本 ：基于领域知识或者数据分布，生成合成的样本。
• 使用集成学习方法 ：如EasyEnsemble、BalanceCascade等，通过构建多个分类器，每个分类器在不同的采样集上训练，最终进行集成，可以有效处理样本不均衡问题。

1. 模型训练过程中的调整 ：

• 类别权重（Class Weights） ：在模型训练时，给不同类别样本设置不同的权重，使得模型更关注少数类样本。
• 使用其他评价指标 ：如F1-score、AUC等，而不是只关注准确率，可以更好地反映模型在不平衡数据下的性能。
  样本均衡的处理应该根据具体问题和数据情况来选择，可以尝试不同的方法进行对比，选择效果最好的方法。

如果该回答解决了您的问题，请采纳！如果没有，请私信联系或评论您的疑惑