Оранжевый анализ данных: балансировка набора данных с использованием кода imblearn

Анализ данных – важный инструмент в современной информационной эпохе. С его помощью можно извлекать полезные знания и делать достоверные прогнозы на основе обширных объемов информации. Однако, несбалансированные наборы данных часто являются проблемой в анализе данных.

В ситуациях, когда частоты появления классов набора данных сильно отличаются друг от друга, модели машинного обучения могут предсказывать только преобладающий класс. Это может возникнуть в таких областях, как обнаружение мошенничества, медицинская диагностика и прогнозирование оттока клиентов.

Для решения этой проблемы существует множество методов балансировки набора данных. В этой статье мы рассмотрим imblearn – популярную библиотеку для обработки несбалансированных данных в языке программирования Python. Imblearn предоставляет мощные инструменты для преодоления проблемы несбалансированности набора данных и улучшения результатов анализа данных.

Оранжевый анализ данных: балансировка данных

Imblearn предоставляет различные методы балансировки данных, которые позволяют уравнять количество примеров в разных классах. Одним из наиболее распространенных методов является метод прореживания (Undersampling), который удаляет примеры из превалирующего класса. Это может привести к потере информации, но оно несущественна, если превалирующий класс имеет достаточно большое количество примеров.

Другим методом балансировки данных является метод увеличения (Oversampling), который создает дополнительные примеры для менее превалирующих классов. Это может быть сделано путем дублирования случайного подмножества примеров или с использованием алгоритмов, таких как SMOTE, для генерации новых примеров, используя имеющиеся данные.

Imblearn также предлагает комбинированные методы балансировки данных, которые могут использовать и прореживание, и увеличение для достижения более эффективного балансирования. Такие методы, как SMOTETomek и SMOTEENN, объединяют SMOTE с методом прореживания или обрезания, чтобы достичь гармоничного баланса между классами.

Правильный выбор метода балансировки данных зависит от специфики проблемы и данных. Некоторые методы могут привести к улучшению производительности модели, в то время как другие могут не иметь значительного влияния или даже ухудшить результаты. Экспериментирование и сравнительный анализ различных методов балансировки данных позволяют выбрать наилучший подход для конкретной задачи.

Проблема дисбаланса классов

В анализе данных часто возникает проблема дисбаланса классов, когда некоторые классы представлены значительно меньшим количеством наблюдений, чем другие. Это может быть вызвано природой данных или ошибками сбора данных.

Дисбаланс классов может иметь негативные последствия для модели машинного обучения. Если класс с меньшим количеством наблюдений остается недостаточно представленным в наборе данных, модель может быть смещена в пользу класса с большим числом наблюдений.

Для решения проблемы дисбаланса классов можно использовать различные методы балансировки данных. Один из таких методов — использование библиотеки imblearn.

Балансировка набора данных может улучшить производительность модели, а также улучшить доверие к результатам анализа данных, особенно в случаях, где классы представлены неравномерно.

Решение с помощью библиотеки imblearn

Для решения проблемы несбалансированных наборов данных мы можем использовать библиотеку imbalanced-learn (imblearn), которая предоставляет различные методы балансировки классов. В этом разделе мы рассмотрим некоторые из наиболее часто используемых методов.

Перед началом работы с imblearn необходимо установить эту библиотеку:

!pip install imbalanced-learn

После установки мы можем начать использовать методы imblearn для балансировки набора данных. Один из наиболее распространенных методов — это under-sampling (понижение выборки).

Under-sampling — это процесс уменьшения числа образцов в преобладающем классе. Он может быть полезен в случаях, когда возможно потерять некоторую информацию в преобладающем классе, но мы хотим достичь более равномерного распределения классов.

Пример кода для применения under-sampling с использованием RandomUnderSampler:

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
rus = RandomUnderSampler()
X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)

После применения under-sampling мы получаем новые значения X_resampled и y_resampled, которые представляют собой сбалансированный набор данных.

Кроме under-sampling, imblearn также предоставляет методы over-sampling (повышение выборки) и combination-sampling (комбинированная балансировка выборки).

Over-sampling — это процесс увеличения числа образцов в недостающем классе. Он может быть полезен в случаях, когда мы хотим сохранить всю информацию в недостающем классе, но нужно достичь более равномерного распределения классов.

Пример кода для применения over-sampling с использованием RandomOverSampler:

from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
ros = RandomOverSampler()
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)

Combination-sampling — это комбинация under-sampling и over-sampling. Она позволяет уменьшить преобладающий класс и увеличить недостающий класс одновременно.

Пример кода для применения combination-sampling с использованием SMOTEENN:

from imblearn.combine import SMOTEENN
smote_enn = SMOTEENN()
X_resampled, y_resampled = smote_enn.fit_resample(X, y)

Теперь мы знакомы с основными методами балансировки наборов данных с помощью библиотеки imblearn. Выбор конкретного метода зависит от особенностей набора данных и конкретной задачи. Используя эти методы, мы можем улучшить результаты моделей машинного обучения и добиться более сбалансированных предсказаний.