数据集：类别不平衡的数据集

本部分将探讨以下三个问题：

• 类平衡数据集与类不平衡数据集有何区别？
• 为什么训练不平衡的数据集很困难？
• 如何克服训练不平衡数据集的问题？

类别平衡的数据集与类别不平衡的数据集

假设有一个数据集包含一个分类标签，其值为正类别或负类别。在类别平衡的数据集中，正类别和负类别的数量大致相等。例如，包含 235 个正类和 247 个负类的数据集就是平衡数据集。

在类别不平衡的数据集中，一个标签比另一个标签常见得多。在现实世界中，类别不平衡的数据集远比类别平衡的数据集常见。例如，在信用卡交易数据集中，欺诈性购买行为可能仅占样本的不到 0.1%。同样，在医疗诊断数据集中，患有某种罕见病毒的患者数量可能不到总样本数的 0.01%。在类别不平衡的数据集中：

• 较常见的标签称为多数类。
• 较不常见的标签称为少数类。

训练严重类别不平衡的数据集的难度

训练旨在创建一个能够成功区分正类别和负类别的模型。为此，批次需要有足够数量的正面类和负面类。在轻度分类不平衡的数据集上训练时，这并不是问题，因为即使是小批次通常也包含足够的正类和负类示例。不过，如果数据集的类别严重不平衡，可能无法包含足够的少数类示例来支持适当的训练。

例如，假设有一个如图 6 所示的分类不平衡的数据集，其中：

• 200 个标签属于多数类。
• 2 个标签属于少数类。

图 6. 一个高度不平衡的花卉数据集，其中包含的向日葵比玫瑰多得多。

 

如果批次大小为 20，则大多数批次不会包含任何少数类别的样本。如果批次大小为 100，则每个批次平均只包含一个少数类示例，这不足以进行适当的训练。即使批次大小大得多，仍会产生如此不平衡的比例，以至于模型可能无法正常训练。

注意： 准确率通常是评估在类别不平衡的数据集上训练的模型的较差指标。如需了解详情，请参阅分类：准确率、召回率、精确率和相关指标。

训练类别不平衡的数据集

在训练期间，模型应学习两件事：

• 每个类别的外观；也就是说，哪些特征值对应于哪些类别？
• 每个类别的常见程度；也就是说，类别的相对分布情况如何？

标准训练会混淆这两个目标。相比之下，以下两步技术（称为对多数类进行下采样和上调权重）会分离这两个目标，使模型能够实现这两个目标。

注意： 许多学生在阅读以下部分后，会说出“这肯定不对”之类的变体。请注意，对多数类进行降采样和上调权重在某种程度上是违反直觉的。

第 1 步：对多数类进行下采样

降采样是指使用占比异常低的多数类样本进行训练。也就是说，您可以通过从训练中省略许多多数类示例，人为地强制使类不平衡的数据集变得更加平衡。下采样可大幅提高每个批次包含足够少数类示例的概率，从而能够正确高效地训练模型。

例如，图 6 中显示的不平衡类数据集包含 99% 的多数类示例和 1% 的少数类示例。将多数类降采样 25 倍，人为地创建一个更平衡的训练集（多数类占 80%，少数类占 20%），如图 7 所示：

图 7. 将多数类降采样 25 倍。

 

第 2 步：增加下采样后类别的权重

下采样会向模型展示一个类比现实世界更平衡的人工世界，从而引入预测偏差。为了修正这种偏差，您必须按降采样所依据的因子“上调”多数类别的权重。上调权重是指与少数类示例的损失相比，更严厉地处理多数类示例的损失。

例如，我们将多数类下采样了 25 倍，因此必须将多数类上调权重 25 倍。也就是说，当模型错误地预测了多数类时，将损失视为 25 个错误（将常规损失乘以 25）。

图 8. 将多数类的权重提高 25 倍。

 

您应该下采样多少和上调权重多少才能重新平衡数据集？ 为了确定答案，您应该尝试不同的下采样和上调权重系数，就像尝试其他超参数一样。

此技巧的优势

对多数类进行降采样和上调权重可带来以下好处：

• 更好的模型：生成的模型“知道”以下两点：
  • 特征与标签之间的关联
  • 类别的真实分布
• 更快收敛：在训练期间，模型会更频繁地看到少数类，这有助于模型更快地收敛。

关键术语：

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