一、概述
在机器学习和数据科学中，我们经常会遇到一个称为不平衡数据分布的术语，这通常发生在其中一个类中的观察值远高于或低于其他类时。由于机器学习算法倾向于通过减少错误来提高准确性，因此它们没有考虑类分布。这个问题在欺诈检测、异常检测、面部识别等示例中很普遍。
决策树和逻辑回归等标准 ML 技术偏向于多数类，并且倾向于忽略少数类。他们倾向于只预测多数类别，因此，与多数类别相比，少数类别存在重大错误分类。用更专业的术语来说，如果我们的数据集中的数据分布不平衡，那么我们的模型更容易出现少数类的召回率可以忽略不计或非常少的情况。
不平衡的数据处理技术：有两种主要算法被广泛用于处理不平衡的类分布。
SMOTE和Near Miss算法，下面对这两种算法进行简单描述。
1、SMOTE
SMOTE – Synthetic Minority Oversampling Technique（合成少数过采样技术）是解决不平衡问题最常用的过采样方法之一。它旨在通过复制少数类示例随机增加少数类示例来平衡类分布。
SMOTE 在现有少数实例之间合成新的少数实例。 它通过对少数类的线性插值生成虚拟训练记录。 这些合成训练记录是通过为少数类中的每个示例随机选择一个或多个 k 最近邻生成的。 在过采样过程之后，数据被重构并且可以对处理后的数据应用多个分类模型。
（1）步骤 1：设置少数类集A，对于每个
，通过计算x与集合A中的每个其他样本之间的欧几里得距离来获得x 的 k 最近邻。
（2）步骤 2：根据不平衡比例设置采样率N。对于每个
，从其 k 最近邻中随机选择
个示例（即 x1，x2，…xn），并构建集合。
（3）步骤3：对于每一个样例
（k=1, 2, 3…N），用下面的公式生成一个新样例：
其中rand(0, 1)代表0到1之间的随机数。
2、NearMiss
NearMiss 是一种欠采样技术。它旨在通过随机消除多数类示例来平衡类分布。当两个不同类的实例彼此非常接近时，我们删除多数类的实例以增加两个类之间的空间。这有助于分类过程。
为了防止大多数欠采样技术中的信息丢失问题，最近邻方法被广泛使用。
关于最近邻方法如何工作的基本直觉如下：
步骤 1：该方法首先找到多数类的所有实例与少数类的实例之间的距离。在这里，多数类将被欠采样。
步骤2：然后，选择与少数类中距离最小的多数类的n个实例。
步骤 3：如果少数类中有 k 个实例，则最近的方法将导致多数类的k*n 个实例。
为了在多数类中找到 n 个最接近的实例，有几种应用 NearMiss 算法的变体：
NearMiss – 版本 1：它选择多数类的样本，其中与少数类的 k个最近实例的平均距离最小。
NearMiss – 第 2 版：它选择多数类的样本，其中与少数类的 k个最远实例的平均距离最小。
NearMiss – 第 3 版：它分两步工作。首先，对于每个少数类实例，将存储它们的M 个最近邻。最后，选择与 N 个最近邻的平均距离最大的多数类实例。
二、实例参考
1、数据集说明
该数据集包含欧洲持卡人在 2013 年 9 月通过信用卡进行的交易。
该数据集展示了两天内发生的交易，其中 284,807 笔交易中有 492 笔欺诈。数据集高度不平衡，正类（欺诈）占所有交易的 0.172%。
数据集下载地址：
Credit Card Fraud Detection | Kaggle
https://www.kaggle.com/datasets/mlg-ulb/creditcardfraud
2、参考代码
（1）查看数据
# import necessary modules
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report
# load the data set
data = pd.read_csv('creditcard.csv')
# print info about columns in the dataframe
print(data.info())输出如下
RangeIndex: 284807 entries, 0 to 284806Data columns (total 31 columns):Time 284807 non-null float64V1 284807 non-null float64V2 284807 non-null float64V3 284807 non-null float64V4 284807 non-null float64
（2）统计分类数量
# normalise the amount column
data['normAmount'] = StandardScaler().fit_transform(np.array(data['Amount']).reshape(-1, 1))
# drop Time and Amount columns as they are not relevant for prediction purpose
data = data.drop(['Time', 'Amount'], axis = 1)
# as you can see there are 492 fraud transactions.
data['Class'].value_counts()输出如下
0 284315 1 492
（3）分割数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
# split into 70:30 ration
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.3, random_state = 0)
# describes info about train and test set
print("Number transactions X_train dataset: ", X_train.shape)
print("Number transactions y_train dataset: ", y_train.shape)
print("Number transactions X_test dataset: ", X_test.shape)
print("Number transactions y_test dataset: ", y_test.shape)
输出如下
Number transactions X_train dataset: (199364, 29)
Number transactions y_train dataset: (199364, 1)
Number transactions X_test dataset: (85443, 29)
Number transactions y_test dataset: (85443, 1)
（4）训练模型(数据不平衡)
# logistic regression object
lr = LogisticRegression()
# train the model on train set
lr.fit(X_train, y_train.ravel())
predictions = lr.predict(X_test)
# print classification report
print(classification_report(y_test, predictions))输出如下
precision recall f1-score support
0 1.00 1.00 1.00 85296
1 0.88 0.62 0.73 147accuracy 1.00 85443
macro avg 0.94 0.81 0.86 85443
weighted avg 1.00 1.00 1.00 85443
准确率达到 100%，但少数类的召回率非常低。这证明了该模型更偏向于多数类。因此，它证明这不是最好的模型。
下面我们将应用不同的不平衡数据处理技术，并查看它们的准确性和召回结果。
3、使用SMOTE 算法
print("Before OverSampling, counts of label '1': {}".format(sum(y_train == 1)))
print("Before OverSampling, counts of label '0': {} \n".format(sum(y_train == 0)))
# import SMOTE module from imblearn library
# pip install imblearn (if you don't have imblearn in your system)
from imblearn.over_sampling import SMOTE
sm = SMOTE(random_state = 2)
X_train_res, y_train_res = sm.fit_sample(X_train, y_train.ravel())
print('After OverSampling, the shape of train_X: {}'.format(X_train_res.shape))
print('After OverSampling, the shape of train_y: {} \n'.format(y_train_res.shape))
print("After OverSampling, counts of label '1': {}".format(sum(y_train_res == 1)))
print("After OverSampling, counts of label '0': {}".format(sum(y_train_res == 0)))
输出如下
Before OverSampling, counts of label ‘1’: [345]
Before OverSampling, counts of label ‘0’: [199019]After OverSampling, the shape of train_X: (398038, 29)
After OverSampling, the shape of train_y: (398038, )After OverSampling, counts of label ‘1’: 199019
After OverSampling, counts of label ‘0’: 199019
SMOTE 算法对少数实例进行了过采样并使其等于多数类。两个类别的记录数量相等。
再培训
lr1 = LogisticRegression()
lr1.fit(X_train_res, y_train_res.ravel())
predictions = lr1.predict(X_test)
# print classification report
print(classification_report(y_test, predictions))输出如下
precision recall f1-score support
0 1.00 0.98 0.99 85296
1 0.06 0.92 0.11 147accuracy 0.98 85443
macro avg 0.53 0.95 0.55 85443
weighted avg 1.00 0.98 0.99 85443
与之前的模型相比，我们将准确率降低到 98%，但少数类的召回值也提高到了 92%。
4、使用NearMiss算法
print("Before Undersampling, counts of label '1': {}".format(sum(y_train == 1)))
print("Before Undersampling, counts of label '0': {} \n".format(sum(y_train == 0)))
# apply near miss
from imblearn.under_sampling import NearMiss
nr = NearMiss()
X_train_miss, y_train_miss = nr.fit_sample(X_train, y_train.ravel())
print('After Undersampling, the shape of train_X: {}'.format(X_train_miss.shape))
print('After Undersampling, the shape of train_y: {} \n'.format(y_train_miss.shape))
print("After Undersampling, counts of label '1': {}".format(sum(y_train_miss == 1)))
print("After Undersampling, counts of label '0': {}".format(sum(y_train_miss == 0)))输出如下
Before Undersampling, counts of label ‘1’: [345]
Before Undersampling, counts of label ‘0’: [199019]After Undersampling, the shape of train_X: (690, 29)
After Undersampling, the shape of train_y: (690, )After Undersampling, counts of label ‘1’: 345
After Undersampling, counts of label ‘0’: 345
NearMiss算法对多数实例进行了欠采样，使其等于多数类。在这里，多数类已减少到少数类的总数，因此两个类将具有相同数量的记录。
再培训
# train the model on train set
lr2 = LogisticRegression()
lr2.fit(X_train_miss, y_train_miss.ravel())
predictions = lr2.predict(X_test)
# print classification report
print(classification_report(y_test, predictions))输出如下
precision recall f1-score support
0 1.00 0.56 0.72 85296
1 0.00 0.95 0.01 147accuracy 0.56 85443
macro avg 0.50 0.75 0.36 85443
weighted avg 1.00 0.56 0.72 85443
这个模型比第一个模型更好，因为它分类得更好，而且少数类的召回值为 95%。但由于多数类的抽样不足，其召回率已降至 56%。所以在这种情况下，可以考虑使用SMOTE的那个模型。
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