Решение проблемы многоклассового дисбаланса классификации с использованием SMOTE и OSS

Вопрос или проблема

Я пытаюсь решить задачу классификации с множественными классами, где наблюдается дисбаланс. Для этого я использую SMOTE для оверсемплинга и OSS для недосемплинга. Но у меня есть сомнение, поскольку я работаю с многоклассовой задачей, и мне нужно преобразовать её в задачу бинарной классификации. Так что мы можем преобразовать её с помощью OVA/OAA. Как я могу использовать OVA/OAA с обоими методами, недосемплингом и оверсемплингом, на одном и том же наборе данных?

Я не уверен, зачем вам нужно преобразовывать вашу задачу классификации в бинарные подзадачи. Используя библиотеки SMOTE/SMOTEENN в Python, вы можете осуществлять оверсемплинг/недосемплинг для всех классов одной строкой кода. Кроме того, если у вас есть категориальные признаки в наборе признаков, вам может понадобиться обратить внимание на подход SMOTE-NC, так как SMOTE и SMOTEENN основаны исключительно на расстоянии и недооценивают роль и значение категориальных признаков.

Если вы преобразуете свою проблему в задачу бинарной классификации, то вам не нужно беспокоиться о каких-либо конфликтах с техниками повторной выборки. Вы можете просто использовать imblearn.combine, который объединяет оверсемплинг и недосемплинг в одном алгоритме. Существуют классы для этого, но я обнаружил, что SMOTEENN дает лучшие результаты. SMOTEENN

Ответ или решение

Для решения задачи много-классовой классификации с несбалансированными классами, использование методов, таких как SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) для переобучения и OSS (One-Sided Selection) для недообучения, требует особого подхода. Рассмотрим, как можно эффективно применять эти методы, не прибегая к преобразованию задачи в бинарную классификацию.

Прежде всего, важно отметить, что SMOTE можно применять сразу ко всем классам в многоклассовой задаче, не переводя её в бинарную. Библиотека imblearn в Python предоставляет функции, которые позволяют использовать SMOTE для многоклассовых данных напрямую. Таким образом, вы можете использовать SMOTE, чтобы увеличить количество экземпляров менее представленных классов, сгенерировав новые синтетические примеры на основе существующих.

Если ваш набор данных содержит категориальные признаки, вам стоит рассмотреть использование SMOTE-NC (SMOTE для числовых и категориальных признаков). Этот метод учитывает природу данных и может быть более подходящим, когда в вашем наборе данных есть смешанные типы признаков.

Что касается OSS, то его также можно использовать в рамках многоклассовой классификации. OSS удаляет экземпляры из перевrepresentированных классов, уходя от избыточных образцов в процессе, и тем самым уравновешивает классы. В imblearn есть инструменты, такие как RandomUnderSampler и AllKNN, которые могут помочь в этой задаче.

Вот пример, как можно комбинировать эти методы:

from imblearn.combine import SMOTEENN
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Загружаем данные
X, y = load_data()

# Разделяем набор данных
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Применяем SMOTE для увеличения примеров менее представленных классов
smote = SMOTE(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train)

# Применяем OSS для уменьшения примеров перенасыщенных классов
oss = RandomUnderSampler(random_state=42)
X_final, y_final = oss.fit_resample(X_resampled, y_resampled)

# Теперь у вас есть сбалансированный набор данных

В случае, если вы хотите использовать SMOTE и OSS одновременно, можете использовать SMOTEENN, который объединяет оба метода в один класс, что позволит вам получить более гармоничный и сбалансированный набор данных за один проход:

from imblearn.combine import SMOTEENN

# Применение SMOTEENN
smote_enn = SMOTEENN(random_state=42)
X_combined, y_combined = smote_enn.fit_resample(X_train, y_train)

Такой подход позволяет легко управлять многоклассовыми задачами и каждый раз получать сбалансированный набор данных без необходимости преобразования в бинарную классификацию. В итоге, вы можете применять различные алгоритмы машинного обучения на сбалансированном наборе данных и получать более точные предсказания.