Обеспечьте сбалансированные батчи классов при настройке гиперпараметров моделей keras с помощью перебора по сетке.

Вопрос или проблема

Ответ или решение

Обеспечение сбалансированных классов в пакетах при настройке параметров гиперпараметров моделей Keras с GridSearch

В современных задачах машинного обучения важно учитывать не только качество модели, но и сбалансированность классов при обучении. Это особенно актуально для задач, где классы имеют различное количество образцов. Если вы уже используете метод fit_generator в Keras в сочетании с классом BalancedBatchGenerator из библиотеки imbalanced-learn, вы на правильном пути. Однако, чтобы интегрировать это решение с GridSearchCV из библиотеки scikit-learn, необходимо разрабатывать более глубокий подход.

Создание Обертки Keras для Scikit-Learn

Для того чтобы применить класс BalancedBatchGenerator в GridSearchCV, вы правильно создали унаследованный класс KerasBatchClassifier, который выступает в качестве обертки для Keras-модели, соответствующей API scikit-learn. Это позволяет вам использовать возможности проверки качества модели, а также настраивать гиперпараметры с помощью кросс-валидации.

Вот пример базовой структуры вашего класса:

from imblearn.keras import BalancedBatchGenerator
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier

class KerasBatchClassifier(KerasClassifier):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self.balanced_gen = BalancedBatchGenerator(*args, **kwargs)  # Передаем параметры

    def fit(self, *args, **kwargs):
        # Обеспечиваем сбалансированные пакеты при обучении
        return super().fit_generator(self.balanced_gen, *args, **kwargs)

Это позволит вашим моделям гарантированно обучаться на сбалансированных данных.

Сбалансированность при Валидации

На данный момент проблема, с которой вы столкнулись, заключается в обеспечении сбалансированности и для валидационных данных. Для этого есть несколько подходов:

1. Создание Сбалансированного Валидационного Набора:
   Вы можете создать отдельный валидирующий набор данных (или использовать метод оверсемплинга / андерсемплинга) так, чтобы он также содержал сбалансированные классы. Это можно сделать, используя методы из imbalanced-learn.

2. Модификация GridSearchCV для Использования BalancedBatchGenerator:
   Важно обновить истокс данных для валидации. Для этого можно переопределить fit метод в вашем классе:

def fit(self, X, y, **kwargs):
    # Создаем сбалансированные данные для валидации
    if 'validation_data' in kwargs:
        val_data = kwargs.pop('validation_data')
        self.balanced_val_gen = BalancedBatchGenerator(*val_data) 
        kwargs['validation_data'] = self.balanced_val_gen

    return super().fit(X, y, **kwargs)

3. Пользовательский GridSearchCV для Обработки Валидации:
   Если предыдущие стратегии не приводят к успеху, рассмотрите создание пользовательского класса, который может интегрировать функциональность сбалансированной валидации непосредственно в GridSearchCV.

Итог и Рекомендации

Используя вышеописанные методы, вы сможете подойти к вопросу балансировки классов в ваших моделях более комплексно. Обеспечение сбалансированных классов как на этапе обучения, так и на этапе валидации крайне важно для получения надежных результатов. Не забывайте экспериментировать с параметрами вашей модели и валидационными стратегиями, чтобы оптимизировать ее производительность.

Эти подходы помогут вам добиться более точных результатов в гиперпараметрической настройке и одновременно улучшить общий процесс обучения моделей.