[Kaggle] J'ai essayé le sous-échantillonnage en utilisant un apprentissage déséquilibré

0. Introduction

Les données sont souvent déséquilibrées lors de l'apprentissage avec un enseignant ... Je pense plutôt qu'il y a peu de cas où un montant important peut être garanti de manière équilibrée.

Cette fois, je vais vous présenter une bibliothèque appelée ** déséquilibré-learn ** qui peut être utile pour rééchantillonner des données déséquilibrées.

J'ai principalement évoqué les articles suivants.

• Données déséquilibrées de sous-échantillonnage / sur-échantillonnage de données déséquilibrées d'apprentissage
• Analyse de données avec Python: échantillonnage de données déséquilibrées avec imbalanced-learn

La Documentation officielle est ici.

1. Installez déséquilibré-learn

Suivez Install and contribution pour installer.

pip install -U imbalanced-learn

Installez avec.

À propos, à partir de mars 2020, les conditions suivantes semblent exister pour les bibliothèques suivantes.

• numpy (>=1.11)
• scipy (>=0.17)
• scikit-learn (>=0.21)

2. Préparez les pseudo données

Préparez les pseudo-données à utiliser cette fois. Si vous avez déjà des données, ignorez-les. J'utilise une fonction appelée make_classification.

In[1]

import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_classification
df = make_classification(n_samples=5000, n_features=10, n_informative=2,
                           n_redundant=0, n_repeated=0, n_classes=3,
                           n_clusters_per_class=1, weights=[0.01, 0.05, 0.94],
                           class_sep=0.8, random_state=0)

Il y a deux valeurs de retour dans ce df sous forme de taple. df [0] contient ce que l'on appelle X, df [1] contient le soi-disant y. Par conséquent, stockez-le dans la trame de données par l'opération suivante.

In[2]

df_raw = pd.DataFrame(df[0], columns = ['var1', 'var2', 'var3', 'var4', 'var5', 'var6', 'var7', 'var8', 'var9', 'var10'])
df_raw['Class'] = df[1]
df_raw.head()

Divisez cela en X et y.

In[3]

X = df_raw.iloc[:, 0:10]
y = df_raw['Class']
y.value_counts()

Out[3]

2    4674
1     261
0      65
Name: Class, dtype: int64

Comme vous pouvez le voir, nous avons une très grande quantité de données pour l'étiquette 2. Ceci termine la préparation des pseudo-données.

3. Divisez les données avec train_test_split

Divisez la trame de données préparée précédemment à l'aide de train_test_split.

In[4]

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.3, random_state = 71, stratify=y)
y_train.value_counts()

Out[4]

2    3272
1     183
0      45
Name: Class, dtype: int64

Il s'agit du nombre de données pour chaque étiquette de données de train après division en train et test. Ici, ** l'extraction de stratification ** est effectuée en spécifiant y dans l'argument stratify de train_test_split. peut faire.

Statistics Web: Exemple de méthode d'extraction

4. Sous-échantillonner avec RandomUnderSampler

C'est finalement le sujet principal. Sous-échantillonner avec RandomUnderSampler. L'API est ici.

Décrit l'argument ** sampling_strategy **. Avec cet argument, vous pouvez déterminer le rapport de chaque classe lors de l'échantillonnage. Il semble que l'argument était ratio dans la version précédente, mais il a été changé de la version 0.6 à sampling_strategy.

Il est possible de donner à cet argument principalement le type float et dictionary.

Pour float, spécifiez une classe minoritaire ÷ classe majoritaire. Cependant, il n'est applicable que pour les problèmes à 2 étiquettes.

Pour le type de dictionnaire, transmettez la taille de l'échantillon de chaque classe comme suit.

In[5]

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

positive_count_train = y_train.value_counts()[0]
strategy = {0:positive_count_train, 1:positive_count_train*2, 2:positive_count_train*5}

rus = RandomUnderSampler(random_state=0, sampling_strategy = strategy)
X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X_train, y_train)
y_resampled.value_counts()

Out[5]

Using TensorFlow backend.
2    225
1     90
0     45
Name: Class, dtype: int64

Vous avez maintenant sous-échantillonné.

6. Bonus

Comme c'est un gros problème, j'aimerais le classer par modèle.

In[6]

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

model = LogisticRegression()
model.fit(X_resampled, y_resampled)
y_pred = model.predict(X_test)

print('Accuracy(test) : %.5f' %accuracy_score(y_test, y_pred))

Out[6]

Accuracy(test) : 0.97533

Sortons la matrice de confusion sous forme de carte thermique.

In[7]

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)

sns.heatmap(cm)

La carte thermique était également difficile à voir car les données de test étaient déséquilibrées ...

7. Résumé

Cette fois, j'ai essayé le sous-échantillonnage.

En faisant des recherches sur diverses choses en écrivant cet article, j'ai constaté qu'il existe différentes méthodes de sous-échantillonnage et de suréchantillonnage.

• Introduction de fonctions d'apprentissage déséquilibré
• [Traitement des données déséquilibrées | Concours PortoSeguro](https://data-bunseki.com/2019/11/30/%E4%B8%8D%E5%9D%87%E8%A1%A1%E3%83 % 87% E3% 83% BC% E3% 82% BF% E3% 81% AE% E5% 8F% 96% E3% 82% 8A% E6% 89% B1% E3% 81% 84-portoseguro-% E3% 82% B3% E3% 83% B3% E3% 83% 9A /)

** SMOTE ** semble intéressant, je vais donc l'étudier.

Nous sommes toujours à la recherche d'articles, de commentaires, etc.