텍스트 분류의 샘플 불균형 문제

텍스트 분류의 샘플 불균형 문제 및 해결 방법(코드 예제 포함)

텍스트 분류 작업에서 샘플 불균형은 일반적인 문제입니다. 소위 표본 불균형은 서로 다른 범주의 표본 수에 명백한 차이가 있어 일부 범주에 대한 모델의 훈련 효과가 좋지 않음을 의미합니다. 이 문서에서는 샘플 불균형 문제의 원인과 일반적인 해결 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. 표본 불균형의 이유

1. 실제 응용 분야에서 데이터 분포가 고르지 않은 경우: 많은 실제 응용 분야에서 일부 범주의 표본 수가 다른 범주보다 훨씬 많습니다. 예를 들어 감정 분석 작업에서는 긍정적인 댓글 수가 부정적인 댓글 수보다 훨씬 높을 수 있습니다. 데이터 분포의 이러한 불균형은 소수 범주에 대한 모델의 학습 효과에 영향을 미칩니다.
2. 데이터 수집 과정의 편향: 데이터 수집 과정에서 인적 요인으로 인해 샘플 수의 불균형이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 여론 분석에서 언론 보도는 특정 사건에 더 많은 관심을 기울이고 다른 사건을 무시할 수 있으므로 일부 범주에서는 적은 수의 샘플이 생성될 수 있습니다.

2. 표본 불균형을 해결하는 방법

1. 데이터 리샘플링: 가장 일반적으로 사용되는 방법 중 하나로 소수 범주의 표본 수를 늘리거나 다수 범주의 표본 수를 줄여서 수행할 수 있습니다. . 일반적으로 사용되는 데이터 리샘플링 방법에는 언더샘플링과 오버샘플링이 포함됩니다.

• 언더샘플링: 다수 범주의 샘플 수가 소수 범주의 샘플 수에 가까워지도록 다수 범주에서 일부 샘플을 무작위로 선택합니다. 이 방법은 간단하고 직관적이지만 정보 손실이 발생할 수 있습니다.
• 오버샘플링: 새 샘플을 복사하거나 합성하여 소수 클래스의 샘플 수를 늘립니다. 샘플을 복사하는 방법에는 단순 복사, SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique) 등이 있습니다. SMOTE는 데이터의 분포 특성을 유지하기 위해 보간을 통해 새로운 샘플을 합성하는 일반적으로 사용되는 오버샘플링 방법입니다.

다음은 Python으로 구현된 SMOTE 오버샘플링 방법의 샘플 코드입니다.

from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.datasets import make_classification

# 创建一个样本不平衡的数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_classes=3, n_clusters_per_class=1, weights=[0.01, 0.05, 0.94], random_state=0)

# 实例化SMOTE类
smote = SMOTE()

# 进行过采样
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)

2. 카테고리 가중치 조정: 머신러닝 모델의 경우 카테고리 가중치를 조정하여 샘플 불균형 문제의 균형을 맞출 수 있습니다. 일반적으로 SVM과 같은 일부 모델은 클래스 가중치를 사용하여 훈련 중에 손실 함수의 가중치를 조정합니다. 이 경우, 소수 카테고리의 가중치를 높게 설정하고, 다수 카테고리의 가중치를 낮게 설정하면 소수 카테고리의 분류 효과를 향상시킬 수 있다.

다음은 Python에서 sklearn 라이브러리를 사용하여 카테고리 가중치 조정을 구현하는 샘플 코드입니다.

from sklearn.svm import SVC

# 创建一个样本不平衡的数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_classes=3, n_clusters_per_class=1, weights=[0.01, 0.05, 0.94], random_state=0)

# 设定类别权重
class_weights = {0: 20, 1: 10, 2: 1}

# 实例化SVC类，设置类别权重
svm = SVC(class_weight=class_weights)

# 进行模型训练
svm.fit(X, y)

3. 통합 방법: 통합 방법은 여러 분류기 질문의 예측 결과를 통합하여 샘플 불균형을 어느 정도 완화할 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 통합 방법에는 Baging, Boosting 등이 있습니다.

3. 결론

샘플 불균형은 텍스트 분류 작업에서 흔히 발생하는 문제로, 이는 모델 성능에 영향을 미칩니다. 이 문서에서는 샘플 불균형 문제의 원인을 소개하고 샘플 불균형 문제를 해결하기 위한 방법과 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 실제 적용의 필요에 따라 적절한 방법과 기술을 선택하면 텍스트 분류 모델의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.

위 내용은 텍스트 분류의 샘플 불균형 문제의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!