训练集样本数量严重不均衡怎么办

Question

数据严重不均衡还有救吗。。
请问，请问，请问
如图所示，对大量文本拆分为了15个标签维度，分为了3类情感，分别为0代表不相关，1代表该标签的负向评论，2代表该标签的正向评论，图中为统计的各标签数量。其中每个标签里0的数量基本都达到了五六千条，1和2则为小几百条（正在把几十条的补充到200条），因为在提高1和2的同时，势必会增加其他标签中0的数量，而且在现在的情况下势必无法达到0、1、2数量的均衡。
现在我需要用这份数据作为训练集，请问还有救吗。。应该怎么处理呢？因为我用这份数据进行机器学习后完全无法学习成功然后实现自动标注。1和2完全打不到。。 T_T
0： 4898 4991 5161 4401 5284 5849 5585 5527 5548 5719
1： 469 329 143 226 36 192 239 233 236 53
2： 720 766 782 1459 767 46 263 326 302 315

文科学生一窍不通。。https://img-mid.csdnimg.cn/release/static/image/mid/ask/11ec97c5f8d846b39217d0a9bde1f4fc.png "#left")

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

针对训练集样本数量严重不均衡的问题，你可以尝试以下几种方法来解决：

1. 重采样数据：

   • 过采样少数类：对少数类的样本进行重复采样，使其数量与多数类接近。
   • 欠采样多数类：从多数类中随机选择少量样本，与少数类样本数量接近。但这种方法可能导致信息丢失。
   • 综合采样：结合过采样和欠采样，只对少数类的某些子集进行过采样，同时从多数类中移除一些样本。

2. 使用合成数据：

   • SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）：这是一种合成少数类过采样的方法，通过生成新的少数类样本来平衡数据。这种方法在处理高维数据时尤其有效。

3. 调整模型的训练策略：

   • 使用对样本权重敏感的模型，例如SVM、神经网络等，在训练时为少数类分配更高的权重。在神经网络中，这可以通过调整损失函数的权重来实现。
   • 使用代价敏感学习（Cost-Sensitive Learning）：在这种方法中，模型对于错误分类少数类的代价会更大，从而倾向于更多地关注少数类样本。

4. 使用集成方法：

   • Bagging和Boosting等集成技术可以帮助提高模型对少数类的识别能力。特别是Boosting方法，它可以给之前错误分类的样本更高的权重。

5. 尝试其他评估指标：

   • 除了常见的准确率外，你还可以使用其他评估指标，如召回率、F1分数等，这些指标对于少数类的分类性能更为敏感。

6. 数据预处理和特征工程：

   • 尝试对特征进行预处理或转换，以突出少数类的特性。有时候简单的特征选择和特征转换就可以缓解数据不平衡的问题。

7. 使用专门的库或工具：

   • 在Python中，有一些库如imbalanced-learn（也称为imblearn）提供了多种处理不平衡数据的方法。你可以尝试使用这些库来解决问题。

对于你的具体情况，由于文本数据的特性，可能需要结合多种方法来处理数据不平衡问题。此外，情感分析任务中，文本内容本身可能包含丰富的语义信息，所以尝试多种技术和方法是非常重要的。同时，还要根据实际情况调整参数和策略，以获得最佳的效果。希望这些建议对你有所帮助！