无监督异常检测在评估模型时怎么处理数据类别不平衡问题

Question

评估模型时测试集数据类别不平衡，少数类过少，在选定阈值上recall很低，怎么办

Answer 1

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解决数据类别不平衡问题的方法

当测试集数据类别不平衡时，少数类别样本过少，导致模型在少数类别上的recall很低。以下是一些解决方法：

1. 数据增强

通过数据增强技术，可以生成更多的样本，增加少数类别的样本数量。例如：

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 定义数据增强器
datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=30,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=30,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
)

# 应用数据增强器
datagen.fit(X_train)

2. 样本重采样

通过重采样技术，可以从多数类别中随机选择样本，增加少数类别的样本数量。例如：

from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler

# 定义重采样器
ros = RandomOverSampler(random_state=42)

# 应用重采样器
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X_train, y_train)

3. 类别权重

通过设置类别权重，可以提高少数类别的重要性。例如：

from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight

# 计算类别权重
class_weights = compute_class_weight(class_weight='balanced', classes=np.unique(y_train), y=y_train)

# 定义类别权重
class_weight_dict = dict(enumerate(class_weights))

# 应用类别权重
model.fit(X_train, y_train, class_weight=class_weight_dict)

4. 异常检测算法

使用异常检测算法，可以直接检测异常样本，而不需要考虑类别不平衡问题。例如：

from sklearn.svm import OneClassSVM

# 定义异常检测器
ocsvm = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=0.1, nu=0.1)

# 应用异常检测器
ocsvm.fit(X_train)

以上是解决数据类别不平衡问题的一些方法。具体选择哪种方法，需要根据实际情况和数据特点进行选择。