Вопрос или проблема
У меня имеется сильно несбалансированный набор данных (± 5% положительных экземпляров), для которого я обучаю бинарные классификаторы. Я использую вложенную 5-кратную кросс-валидацию с поиском по сетке для настройки гиперпараметров.
Я хочу избежать недовыборки, поэтому я исследую гиперпараметр class_weight. Для классификатора decisiontree из sklearn это работает очень хорошо и легко задается как гиперпараметр. Однако для нейронной сети от sklearn (многослойного перцептрона) это, насколько я могу судить, не является вариантом. Вместо этого я использую Keras, и могу применить class_weight с gridsearchCV, но не с cross_val_score.
Существует ли способ использовать class_weights в Keras с кросс-валидацией?
На данный момент MLPClassifier из sklearn не реализует никаких опций для весов классов. У вас есть как минимум два пути. Вы можете написать пользовательскую функцию потерь, которая позволит вам оставаться в рамках sklearn, не обращаясь к keras. Другой вариант — реализовать кросс-валидацию самостоятельно, что не сложно сделать, и запускать вашу модель keras для каждого сложения. Пример можно найти здесь.
Вы должны иметь возможность передавать class_weights через аргумент fit_params функции cross_val_score.
Ответ или решение
Для решения проблемы применения весов классов в Keras при использовании перекрестной валидации с помощью функции cross_val_score из библиотеки Scikit-Learn, мы можем воспользоваться некоторыми подходами, позволяющими передавать веса классов в модель Keras.
Вот пошаговое решение:
1. Определение модели Keras
Сначала мы должны определить архитектуру нашей нейронной сети в Keras. Например:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=10, activation='relu')) # Пример: 10 признаков на входе
model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # Выход для бинарной классификации
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
return model2. Обертка для Keras-классификатора
Мы создадим класс-обертку, который позволит интегрировать модель Keras в Scikit-Learn. Это можно сделать с использованием KerasClassifier.
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
model = KerasClassifier(build_fn=create_model, epochs=100, batch_size=10, verbose=0)3. Определение функции для получения весов классов
Чтобы передать вес классов в fit во время перекрестной валидации, мы создадим функцию, которая будет принимать ваши данные и веса классов.
from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight
import numpy as np
def get_class_weights(y):
classes = np.unique(y)
class_weights = compute_class_weight('balanced', classes=classes, y=y)
return dict(enumerate(class_weights))4. Использование cross_val_score с параметрами fit
Теперь мы можем применить cross_val_score с параметрами для передачи весов классов. Для этого воспользуемся функцией make_scorer, если это необходимо, и передадим веса через fit_params.
from sklearn.model_selection import cross_val_score, StratifiedKFold
from sklearn.datasets import make_classification
# Создание искусственного набора данных
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2, weights=[0.95, 0.05], random_state=42)
# Стратегия разбиения на фолды
cv = StratifiedKFold(n_splits=5)
# Оценка модели с использованием cross_val_score
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=cv, fit_params={'class_weight': get_class_weights(y)}, scoring='accuracy')
print("Точность для каждой фолды:", scores)
print("Средняя точность:", np.mean(scores))Заключение
Таким образом, мы успешно интегрировали Keras с функцией cross_val_score и передали веса классов в метод fit. Этот подход позволяет эффективно обрабатывать несбалансированные данные без необходимости в подвыборе. Не забудьте настроить количество эпох и размер пакета в зависимости от ваших данных и вычислительных возможностей.