Дисбаланс классов в задаче классификации: методы решения и лучшие практики

Дисбаланс классов — это распространённая проблема в задачах классификации, когда один или несколько классов представлены значительно меньшим количеством примеров по сравнению с другими.

Краткое содержание

Такая ситуация может существенно повлиять на качество модели, так как алгоритмы машинного обучения склонны отдавать предпочтение более представленным классам, игнорируя редкие. В этой статье мы рассмотрим, как справляться с дисбалансом классов, какие методы существуют, и приведём примеры их реализации на Python.

Что такое дисбаланс классов и почему это проблема?

Дисбаланс классов возникает, когда распределение данных между классами неравномерно. Например, в задаче классификации мошеннических транзакций 99% данных могут быть нормальными транзакциями, а только 1% — мошенническими. Если обучить модель на таких данных без учёта дисбаланса, она может просто предсказывать "нормальная транзакция" для всех случаев и при этом демонстрировать высокий общий показатель точности (accuracy), но фактически будет бесполезной для выявления мошенничества. Основные проблемы:

  • Смещение модели: алгоритмы склонны игнорировать редкие классы.
  • Низкая чувствительность (recall) для меньшинства.
  • Искажение метрик: стандартные метрики, такие как accuracy, могут быть обманчивыми.

Методы решения проблемы дисбаланса классов

Существует несколько подходов для борьбы с дисбалансом классов. Они делятся на три основные категории: работа с данными, модификация алгоритмов и использование специальных метрик.

1. Работа с данными (Resampling)

Oversampling (увеличение редкого класса)

Метод заключается в увеличении количества примеров редкого класса путём дублирования существующих данных или генерации новых. Один из популярных методов — SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique), который синтетически создаёт новые примеры. Пример кода:

from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Разделение данных
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Применение SMOTE
smote = SMOTE(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train)

Undersampling (уменьшение доминирующего класса)

Этот метод уменьшает количество примеров доминирующего класса, чтобы сбалансировать данные. Однако он может привести к потере информации. Пример кода:

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

# Применение RandomUnderSampler
undersampler = RandomUnderSampler(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = undersampler.fit_resample(X_train, y_train)

Комбинированные методы

Можно комбинировать oversampling и undersampling для достижения оптимального баланса.

2. Модификация алгоритмов

Взвешивание классов

Многие алгоритмы классификации позволяют задавать веса для классов, чтобы компенсировать дисбаланс. Например, в LogisticRegression или RandomForestClassifier можно использовать параметр class_weight='balanced'. Пример кода:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Обучение модели с учётом весов классов
model = RandomForestClassifier(class_weight='balanced', random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

Специализированные алгоритмы

Некоторые алгоритмы, такие как BalancedRandomForestClassifier или EasyEnsembleClassifier из библиотеки imblearn, специально разработаны для работы с несбалансированными данными. Пример кода:

from imblearn.ensemble import BalancedRandomForestClassifier

# Использование BalancedRandomForestClassifier
model = BalancedRandomForestClassifier(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

3. Использование специальных метрик

При дисбалансе классов стандартная метрика точности (accuracy) может быть обманчивой. Вместо неё рекомендуется использовать:

  • Precision, Recall, F1-score: для оценки качества предсказаний редкого класса.
  • ROC-AUC: для оценки качества разделения классов.
  • PR-AUC (Precision-Recall AUC): особенно полезна при сильном дисбалансе.

Пример расчёта метрик:

from sklearn.metrics import classification_report, roc_auc_score

# Предсказания модели
y_pred = model.predict(X_test)

# Отчёт по метрикам
print(classification_report(y_test, y_pred))

# ROC-AUC
y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)[:, 1]
roc_auc = roc_auc_score(y_test, y_pred_proba)
print(f"ROC-AUC: {roc_auc}")

Лучшие практики

  1. Анализ данных: перед применением методов убедитесь, что дисбаланс действительно влияет на качество модели.
  2. Использование нескольких подходов: комбинируйте методы (например, SMOTE + взвешивание классов).
  3. Кросс-валидация: используйте стратифицированную кросс-валидацию, чтобы сохранить пропорции классов в обучающих и тестовых выборках.
  4. Оценка на основе метрик: выбирайте метрики, которые лучше отражают качество модели для редкого класса (например, recall или F1-score).
  5. Тестирование на реальных данных: убедитесь, что модель хорошо работает на реальных данных, а не только на сбалансированной выборке.

Дисбаланс классов — это сложная, но решаемая проблема. Выбор подхода зависит от конкретной задачи, природы данных и требований к модели. Методы работы с данными, такие как oversampling и undersampling, модификация алгоритмов и использование правильных метрик — всё это помогает улучшить качество модели и сделать её более устойчивой к дисбалансу. Используя приведённые примеры кода, вы сможете эффективно справляться с этой проблемой в своих проектах.

Nerd IT 🌀 ML, DS, ANN, GPT
Привет! Меня зовут Семён, я работаю в сфере ML и аналитики данных и пишу в блог nerdit.ru статьи о своем опыте и том, что может пригодиться начинающим в начале их пути изучения больших данных.

Подписаться на новости Nerd IT

Не пропустите последние выпуски. Зарегистрируйтесь сейчас, чтобы получить полный доступ к статьям.
jamie@example.com
Подписаться