不平衡数据采样后accuracy变低

Question

刚入门求解答！
采样后accuracy降低很多，但交叉验证CVaccuracy上升了。
RandomUnderSampler、 RandomOverSampler、SMOTE、SMOTEENN方法尝试了都这样，试了几个模型没有过拟合。这是怎么回事呀？

Answer 1

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不平衡数据采样后accuracy变低

你遇到的问题是：使用 oversampling 方法后，模型的 accuracy 降低了，但是使用交叉验证（CV）的 accuracy 升高了。这是因为 oversampling 方法可能会导致模型过拟合。

在机器学习中，oversampling 是一种常见的方法来解决不平衡数据的问题。但是，这种方法也可能会导致模型过拟合。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但是在测试数据上却不良好。

在你的情况下，可能是 oversampling 方法导致模型过拟合，导致 accuracy 降低。CV 是一种常见的方法来评估模型的性能，它可以帮助你评估模型在未见过的数据上的性能。

解决这个问题的一些方法包括：

1. 使用 undersampling 方法来减少大类别的数据量。
2. 使用 SMOTE 方法来生成新的样本，而不是 oversampling。
3. 使用 cost-sensitive 学习算法来调整模型的权重。
4. 使用 ensemble 方法来组合多个模型的结果。

你可以尝试这些方法来解决这个问题，并观察模型的性能是否改善。

from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 你的数据
X, y = ..., ...

# 使用 SMOTE 方法
smote = SMOTE(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)

# 使用 train_test_split 方法来分割数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_resampled, y_resampled, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = ...
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型的性能
y_pred = model.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

在上面的代码中，我们使用 SMOTE 方法来 oversample 数据，然后使用 train_test_split 方法来分割数据。最后，我们使用模型来评估数据的性能。