Как использовать SMOTENC внутри конвейера?

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Подготовка данных
Создание конвейера
Объяснение параметров SMOTENC
Использование конвейера
Заключение

Вопрос или проблема

Я был бы очень признателен, если бы вы могли сообщить мне, как использовать SMOTENC. Я написал:

num_indices1 = list(X.iloc[:,np.r_[0:94,95,97,100:123]].columns.values)
cat_indices1 = list(X.iloc[:,np.r_[94,96,98,99,123:160]].columns.values)
print(len(num_indices1))
print(len(cat_indices1))

pipeline=Pipeline(steps= [
    # Категориальные признаки
    ('feature_processing', FeatureUnion(transformer_list = [
            ('categorical', MultiColumn(cat_indices1)),

            #числовые
            ('numeric', Pipeline(steps = [
                ('select', MultiColumn(num_indices1)),
                ('scale', StandardScaler())
                        ]))
        ])),
    ('clf', rg)
    ]
)

Таким образом, как указано, у меня есть 5 категориальных признаков. На самом деле индексы с 123 по 160 относятся к одному категориальному признаку с 37 возможными значениями, которое преобразуется в 37 столбцов с помощью get_dummies.

Я думаю, что SMOTENC должен быть вставлен перед классификатором ('clf', reg), но я не знаю, как определить “categorical_features” в SMOTENC. Кроме того, не могли бы вы сообщить мне, где использовать imblearn.pipeline?

Как следует, должны использоваться два пайплайна:

num_indices1 = list(X.iloc[:,np.r_[0:94,95,97,100:120,121:123]].columns.values)
cat_indices1 = list(X.iloc[:,np.r_[94,96,98,99,120]].columns.values)
print(len(num_indices1))
print(len(cat_indices1))
cat_indices = [94, 96, 98, 99, 120]

from imblearn.pipeline import make_pipeline

pipeline=Pipeline(steps= [
    # Категориальные признаки
    ('feature_processing', FeatureUnion(transformer_list = [
            ('categorical', MultiColumn(cat_indices1)),

            #числовые
            ('numeric', Pipeline(steps = [
                ('select', MultiColumn(num_indices1)),
                ('scale', StandardScaler())
                        ]))
        ])),
    ('clf', rg)
    ]
)
pipeline_with_resampling = make_pipeline(SMOTENC(categorical_features=cat_indices), pipeline)

Ответ или решение

Для использования SMOTENC в конвейере (Pipeline) с категориальными и числовыми признаками необходимо учесть несколько моментов. SMOTENC (Synthetic Minority Over-sampling Technique for Nominal and Continuous features) предназначен для обработки несбалансированных классов в наборе данных, где имеются как категориальные, так и числовые признаки.

В вашем сценарии вы правильно указали, что SMOTENC должен быть вставлен перед классификатором. Давайте подробно рассмотрим, как правильно организовать ваш код.

Подготовка данных

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.pipeline import Pipeline, FeatureUnion
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from imblearn.over_sampling import SMOTENC
from imblearn.pipeline import make_pipeline

# Предположим, что ваш DataFrame X и y уже определены
# num_indices1 - индексы числовых признаков
# cat_indices1 - индексы категориальных признаков

num_indices1 = list(X.iloc[:, np.r_[0:94, 95, 97, 100:123]].columns.values)
cat_indices1 = list(X.iloc[:, np.r_[94, 96, 98, 99, 123:160]].columns.values)

print(len(num_indices1))  # Должно выводить количество числовых признаков
print(len(cat_indices1))   # Должно выводить количество категориальных признаков

cat_indices = [94, 96, 98, 99, 123]  # Индексы категориальных признаков

Создание конвейера

Мы будем использовать make_pipeline из imblearn, который позволяет создать обработанный конвейер автоматически, включающий этапы предобработки данных и классификации.

# Определяем конвейер
pipeline = Pipeline(steps=[
    # Обработка признаков
    ('feature_processing', FeatureUnion(transformer_list=[
        ('categorical', MultiColumn(cat_indices1)),
        ('numeric', Pipeline(steps=[
            ('select', MultiColumn(num_indices1)),
            ('scale', StandardScaler())
        ]))
    ])),
    ('clf', rg)  # Ваш классификатор
])

# Добавляем SMOTENC в конвейер
pipeline_with_resampling = make_pipeline(
    SMOTENC(categorical_features=cat_indices, random_state=0),  # Объявляем SMOTENC
    pipeline
)

Объяснение параметров SMOTENC

categorical_features: это список индексов, указывающий на то, какие признаки являются категориальными. В вашем случае это cat_indices, который вы определили ранее.
random_state: это параметр, который позволяет воспроизвести результаты выборок, если необходимо.

Использование конвейера

После того как вы создали pipeline_with_resampling, вы можете использовать его для обучения вашей модели и предсказаний:

# Обучение модели
X_resampled, y_resampled = pipeline_with_resampling.fit_resample(X, y)

# Теперь вы можете использовать X_resampled и y_resampled для дальнейшего моделирования

Заключение

С помощью приведенного выше кода вы сможете эффективно использовать SMOTENC внутри конвейера для работы с несбалансированными классами, имеющими как числовые, так и категориальные признаки. Это позволит вам выполнить предварительную обработку и балансировку данных в одном едином процессе, что упростит вашу работу. Если у вас есть дополнительные вопросы, не стесняйтесь задавать их!