类别不平衡分类任务优化器
时间: 2025-04-16 13:14:52 浏览: 16
### 类别不平衡问题的分类任务优化方法
#### 一、调整权重
对于类别不平衡问题,一种常见的策略是对不同类别的样本赋予不同的损失函数权重。这样做可以使模型更加关注于少数类样本的学习过程。在训练过程中,给较少数量的正类分配较高的权重,而负类则相反。这种方法简单易实现,并且不需要改变原始数据分布。
```python
from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight
import numpy as np
y_true = [...] # 假设这是真实的标签列表
class_weights = compute_class_weight('balanced', classes=np.unique(y_true), y=y_true)
```
#### 二、过采样技术
##### (1)随机过采样
最基础的方式就是复制现有的少数类实例来扩充该类的数据量。然而这种方式容易造成过度拟合现象,因为新加入的数据只是已有数据的一个副本而已[^3]。
##### (2)SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique)
相比于简单的重复现有样本,SMOTE算法会基于k近邻原理创建人工合成的新样本点。这些新增加出来的观测值位于原空间内两个相近的真实少数组件之间连线上的某处位置附近。这有助于缓解因单纯复制带来的泛化能力下降风险的同时增加了多样性[^1]。
```python
from imblearn.over_sampling import SMOTE
smote = SMOTE()
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train)
```
#### 三、欠采样/下采样 Undersampling
减少多数类中的部分成员直到它与最少的一方达到平衡状态为止。虽然这样做的确减少了计算成本并可能改善某些情况下预测效果;但是同时也意味着丢弃了一些有用的信息——特别是当可用资源非常有限的时候更是如此。
#### 四、组合方式 Combining Methods
有时候单独采用上述任何单一手段都无法取得最佳的结果,因此可以考虑将多种措施结合起来应用。比如先执行一次轻微程度下的降维操作后再做适当比例范围内的增广处理等综合方案往往可以获得更好的表现。
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