数据科学家和机器学习从业人员面临的不平衡数据是一个常见的问题。它通常出现在现实世界中，某些类人数超过其他类别，从而导致创建强大的预测模型的挑战。随着数据驱动决策的流行率的增加，了解数据不平衡的含义对于开发有效算法至关重要，这些算法尽管类别分布不平衡，可以准确地对观察结果进行准确分类。
什么是不平衡数据？
数据不平衡是指分类问题的情况，在这些问题中，不同类别的实例并未平等地表示。在许多情况下，这可能会妨碍机器学习模型的性能，从而难以准确地对少数群体进行分类。解决不平衡数据对于提高各种应用程序的模型可靠性和有效性至关重要，包括欺诈检测和客户保留分析。
为什么数据不平衡问题？
不平衡的数据可能会导致模型预测不同类别的结果的差异。模型可能会偏向多数级别，从而导致少数族裔的表现不佳。
不平衡数据的常见发生
数据场景不平衡的示例包括：
- 欺诈性交易： 欺诈检测系统通常会遭受严重的失衡，因为通常比欺诈性交易要多得多。这可能导致算法难以准确识别实际的欺诈案件。
- 客户流失： 许多企业处理高客户保留率，这意味着取消服务的客户的实例通常很少。这种不平衡在有效预测流失方面面临着挑战。
打击不平衡数据的策略
有效解决数据不平衡的数据需要实施特定策略，以提高模型性能和预测准确性。
更改性能测量
在不平衡的环境中，仅依靠准确性可能会产生误导性，在这种情况下，模型可以通过简单地预测多数级别来实现高精度。
评估的关键指标：
- 记起： 该指标专注于捕获真正的积极因素，这对于评估模型确定少数群体实例的能力至关重要。
- 精确： 精确衡量模型预测积极实例的准确程度，以反映其积极预测的相关性。
- F1分数： F1分数将精度结合在一起，并将其召回到一个度量标准中，提供模型性能的平衡视图。
- 混乱矩阵： 该工具可视化模型的性能，从而可以轻松评估其分类结果。
收集更多数据
获取更多数据，尤其是从少数群体中获得的数据，可以显着提高模型性能。这可能涉及有针对性的数据收集策略或生成更有效代表少数群体的合成数据的努力。实现更平衡的数据集对模型的鲁棒性有积极的贡献。
实验不同的算法
并非所有算法都同样擅长处理不平衡数据。尝试各种机器学习模型可以帮助识别在这些条件下表现更好的模型。尤其是决策树，由于其固有的结构，有效地管理阶级失衡的功效。
采用不同的观点
转移数据不平衡的观点会导致创新的解决方案，从而改善分类结果。
异常检测
通过将少数群体视为异常，可以重新定义分类问题。这种方法与旨在识别罕见事件的技术相吻合，从而增强了检测少数族裔实例的关注。
更改检测
监视用户行为或交易模式中的波动可以为数据集提供洞察力。了解这些变化的表现如何有助于完善算法，并有可能导致更好的分类和预测。
数据处理不平衡的关键要点
有效管理不平衡数据集并不一定需要广泛的算法复杂。对指标，战略数据收集和观点转变的简单调整可以显着增强模型的预测能力。从业者应探索这些基本策略，以提高绩效，而不会压倒资源银行。
监视的持续重要性
连续集成/连续部署（CI/CD）实践对于维持对数据不平衡数据训练的模型的有效性至关重要。正在进行的监视确保这些模型会随着时间的推移而适应数据模式的变化，从而可以持续的准确性和性能。
