머신러닝 분야에서 불균형 데이터 세트는 일반적인 문제입니다. 이는 훈련 데이터 세트에서 다양한 카테고리의 샘플 수에 큰 차이가 있음을 의미합니다. 예를 들어 이진 분류 문제에서는 양성 샘플의 수가 음성 샘플의 수보다 훨씬 적습니다. 이로 인해 훈련된 모델이 더 많은 수의 범주를 예측하고 더 적은 수의 범주를 무시하는 경향이 생겨 모델 성능에 영향을 미칩니다. 따라서 모델 성능을 향상하려면 불균형 데이터 세트를 분류해야 합니다.
이 문서에서는 불균형 데이터 세트를 분류하는 방법을 설명하기 위해 구체적인 예를 사용합니다. 양성 샘플 수가 100개, 음성 샘플 수가 1000개, 특징 벡터의 차원이 10인 이진 분류 문제가 있다고 가정합니다. 불균형한 데이터 세트를 처리하기 위해 다음 단계를 수행할 수 있습니다. 1. SMOTE 알고리즘과 같은 언더샘플링 또는 오버샘플링 기술을 사용하여 데이터 균형을 맞춥니다. 2. 정확도, 정밀도, 재현율 등 적절한 평가 지표를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 3. 분류기의 임계값을 조정하여 소수 클래스에 대한 모델 성능을 최적화합니다. 4. 랜덤 포레스트 또는 그래디언트 부스팅 트리와 같은 앙상블 학습 방법을 사용하여 모델의 일반화 성능을 향상합니다
1. 데이터 세트 이해: 데이터 세트를 분석하여 양성 샘플 수가 훨씬 적다는 것을 확인합니다. 부정적인 샘플의 수보다.
2. 적절한 평가 지표 선택: 데이터 세트의 불균형으로 인해 정밀도, 재현율 및 F1 값을 평가 지표로 선택합니다.
SMOTE 알고리즘을 사용하여 소수 클래스 샘플을 합성하고 데이터 세트의 균형을 맞출 수 있습니다. 이는 imbllearn 라이브러리를 사용하여 구현할 수 있습니다.
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score
# 加载数据集并划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 使用SMOTE算法进行数据重采样
smote = SMOTE(random_state=42)
X_train_resampled, y_train_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train)
# 训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression(random_state=42)
model.fit(X_train_resampled, y_train_resampled)
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算评估指标
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%, Recall: {:.2f}%, F1: {:.2f}%".format(accuracy*100, recall*100, f1*100))4. 분류 알고리즘 조정: 모델을 훈련할 때 카테고리 가중치를 설정하여 데이터 세트의 균형을 맞출 수 있습니다. 예를 들어, 로지스틱 회귀 알고리즘에서 class_weight 매개변수는 다양한 범주의 샘플 수의 균형을 맞추도록 설정할 수 있습니다.
# 训练逻辑回归模型并设置类别权重
model = LogisticRegression(random_state=42, class_weight="balanced")
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算评估指标
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%, Recall: {:.2f}%, F1: {:.2f}%".format(accuracy*100, recall*100, f1*100))5. 앙상블 학습 알고리즘: 앙상블 학습에는 Random Forest 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 구체적으로 Python의 sklearn 라이브러리를 사용하여 구현할 수 있습니다.
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 训练随机森林模型
model = RandomForestClassifier(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算评估指标
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%, Recall: {:.2f}%, F1: {:.2f}%".format(accuracy*100, recall*100, f1*100))요약하면 불균형 데이터 세트를 처리하는 방법에는 데이터 리샘플링, 분류 알고리즘 조정 및 앙상블 학습 알고리즘이 포함됩니다. 특정 문제에 따라 적절한 방법을 선택해야 하며, 더 나은 성능을 얻기 위해 모델을 평가하고 조정해야 합니다.
위 내용은 불균형 데이터 세트를 처리하는 분류 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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