Привет,Хабр!  Почему несбалансированные данные - это такая большая проблема? Все начинается с того, что в реальном мире классы могут быть не равномерно представлены в наших данных. Например, в задаче обнаружения мошенничества с кредитными картами, обычные транзакции будут составлять большую часть данных, в то время как мошеннические операции будут редкими. Если модель обучается на таких данных, она склонна к смещению в сторону более представленного класса, и это может привести к плохим результатам в реальном мире. Борьба с несбалансированными данными - это не просто задача улучшения производительности моделей, это вопрос надежности и безопасности. Что же делает борьбу с несбалансированными данными такой сложной задачей? Недостаточное количество примеров менее представленного класса: По своей природе, менее представленные классы имеют меньше данных для обучения, что затрудняет создание надежных моделей. Искажение метрик: Классические метрики, такие как точность, могут быть вводящими в заблуждение при оценке моделей на несбалансированных данных. Модель может достичь высокой точности, предсказывая преобладающий класс, но при этом быть бесполезной. Выбор подходящих методов балансировки: Существует множество методов борьбы с несбалансированными данными, и выбор правильного подхода зависит от конкретной задачи. Этот выбор требует глубокого понимания данных и проблемы. Обработка признаков: Несбалансированные данные также могут требовать особого внимания к предобработке признаков, чтобы добиться лучших результатов. Несбалансированные данные - это одна из наиболее распространенных проблем, с которой сталкиваются в машинном обучении. Они возникают, когда классы, которые мы пытаемся предсказать, представлены неравномерно. Другими словами, один класс имеет гораздо меньше примеров, чем другой, что создает дисбаланс в распределении данных. Существует несколько причин, почему данные могут оказаться несбалансированными: Реальное распределение классов: В некоторых задачах, как в примере с мошенническими транзакциями, дисбаланс классов отражает реальное распределение в природе. Мошеннических транзакций действительно меньше, чем нормальных. Сложности сбора данных: В некоторых областях сбор данных о классе-меньшинстве может быть затруднен, например, при обнаружении редких заболеваний. Неправильная выборка: Иногда дисбаланс данных может быть следствием неправильной выборки, когда выборка сделана несбалансированно. Последствия несбалансированных данных: Низкая способность обнаружения класса-меньшинства: Модели могут иметь тенденцию классифицировать все примеры как больший класс, игнорируя менее распространенный класс. Неверная интерпретация метрик: Классические метрики, такие как точность (accuracy), могут быть обманчивыми при несбалансированных данных. Модель с высокой точностью может быть практически бесполезной, если она не обнаруживает менее распространенные классы. Увеличение числа ложных срабатываний: Модели могут совершать больше ложных срабатываний, предсказывая класс-меньшинство там, где его на самом деле нет. Потеря информации: При игнорировании класса-меньшинства мы теряем ценные данные, которые могли бы быть полезными. Одним из первых методов, которые стоит рассмотреть, является взвешивание классов, или Class Weighting. Этот метод позволяет учесть дисбаланс между классами в процессе обучения модели. Он основан на идее того, что модель будет штрафовать более сильно за ошибки в классе-меньшинстве, поощряя более точное предсказание. Принцип работы взвешивания классов заключается в присвоении разных весов каждому классу в зависимости от его доли в данных. Это позволяет модели лучше справляться с классом-меньшинством. Пример 1: Взвешивание классов в библиотеке Scikit-learn (Python) В приведенном коде мы используем библиотеку Scikit-learn для вычисления весов классов с помощью compute_class_weight. Параметр 'balanced' автоматически вычисляет веса классов на основе их доли в данных. Затем мы передаем эти веса в нашу модель случайного леса, что позволяет учесть дисбаланс классов. Пример 2: Взвешивание классов в TensorFlow (Python) В данном примере мы создаем нейронную сеть с использованием TensorFlow и задаем веса классов вручную с помощью словаря class_weights. Здесь класс-меньшинство (класс 1) получает более высокий вес (10.0), что отражает нашу попытку сбалансировать дисбаланс данных. Одним из основных способов борьбы с несбалансированными данными является увеличение (oversampling) и уменьшение (undersampling) выборки. Эти методы направлены на достижение баланса между классами путем изменения количества примеров в каждом классе.  Увеличение выборки заключается в добавлении дополнительных примеров класса-меньшинства, чтобы сделать его более представительным. Это можно сделать различными способами, например, путем дублирования существующих примеров, генерации синтетических данных или комбинирования этих методов. Пример 1: Увеличение выборки с использованием библиотеки imbalanced-learn (Python) В этом примере мы используем библиотеку imbalanced-learn для увеличения выборки с помощью RandomOverSampler. Этот метод случайным образом выбирает примеры из класса-меньшинства и дублирует их, пока не достигнется баланс. Уменьшение выборки заключается в уменьшении количества примеров в классе-большинстве, чтобы сделать его менее доминирующим. Это может быть полезным, если дублирование примеров класса-меньшинства нежелательно. Пример 2: Уменьшение выборки с использованием библиотеки imbalanced-learn (Python) Здесь мы используем библиотеку imbalanced-learn для уменьшения выборки с помощью RandomUnderSampler. Этот метод случайным образом удаляет примеры из класса-большинства до достижения баланса. SMOTE работает путем генерации новых примеров класса-меньшинства на основе близлежащих соседей. Этот метод помогает сделать распределение классов более равномерным, сохраняя структуру данных. Пример 1: Применение SMOTE с использованием библиотеки imbalanced-learn (Python) В этом примере мы используем библиотеку imbalanced-learn для применения SMOTE к данным. SMOTE анализирует ближайших соседей класса-меньшинства и создает синтетические примеры, что позволяет балансировать классы. ADASYN работает аналогично SMOTE, но с добавлением адаптивности. Он уделяет больше внимания классам, которые более затруднительны для классификации, генерируя больше синтетических примеров для таких классов. Пример 2: Применение ADASYN с использованием библиотеки imbalanced-learn (Python) ADASYN подходит для ситуаций, где дисбаланс классов меняется от примера к примеру, и помогает справиться с более сложными сценариями несбалансированных данных. Идея ансамблирования заключается в том, чтобы объединить несколько моделей, каждая из которых может обнаруживать разные аспекты данных, и сделать предсказание на основе голосования (в случае классификации) или среднего (в случае регрессии) результатов моделей-членов. Это позволяет увеличить стабильность и точность предсказаний. Пример 1: Использование ансамбля RandomForest (Python) В этом примере мы создаем ансамбль из 10 моделей случайного леса и обучаем каждую из них на случайных подмножествах данных. Затем мы объединяем их предсказания с помощью голосования и оцениваем точность ансамбля. Пример 2: Использование библиотеки XGBoost (Python) Здесь мы используем библиотеку XGBoost, которая представляет собой мощный алгоритм градиентного бустинга. Обратите внимание, что мы обучаем модель на сбалансированных данных (X_resampled и y_resampled), что делает ее более способной к работе с несбалансированными данными. Прежде чем принимать решение о методе сбалансирования, важно провести анализ данных. Рассмотрите следующие аспекты: Распределение классов: Оцените, насколько сильно несбалансированы классы. Это позволит определить, действительно ли необходима борьба с дисбалансом. Природа данных: Изучите данные, чтобы понять, почему дисбаланс существует. Может быть, это естественное свойство данных, и вам не стоит его исправлять. Цель задачи: Определите, какие метрики оценки важны для вашей задачи. Например, в некоторых случаях может быть важнее точность, в других - полнота или F1-мера. Пример 1: Адаптивный выбор метода сбалансирования (Python) В этом примере, мы адаптивно выбираем метод сбалансирования данных в зависимости от распределения классов в обучающем наборе. Если класс-меньшинство составляет менее половины выборки, мы используем SMOTE для oversampling, иначе - RandomUnderSampler для undersampling. Пример 2: Использование кросс-валидации (Python) В этом примере, мы используем кросс-валидацию с разными методами сбалансирования данных (NearMiss и ADASYN) для оценки производительности модели на разных фолдах. Это позволяет определить, какой метод работает лучше для конкретных данных. F1-мера - это гармоническое среднее между точностью (precision) и полнотой (recall). Она позволяет учесть как долю правильно классифицированных положительных примеров, так и способность модели обнаруживать все положительные примеры. ROC-AUC - это площадь под кривой ROC, которая измеряет способность модели разделять классы. Значение ROC-AUC близкое к 1 указывает на хорошую способность модели разделять классы. Gini Coefficient - это мера неравенства, которая также может использоваться для оценки эффективности моделей в задачах с несбалансированными данными. В случае классификации, Gini Coefficient рассчитывается как удвоенное значение площади между кривой Лоренца и линией равенства. Для оценки важности классов, можно воспользоваться метрикой, такой как classification_report из библиотеки scikit-learn. Эта метрика предоставляет информацию о точности, полноте, F1-мере и поддержке для каждого класса. Для надежной оценки модели на несбалансированных данных рекомендуется использовать кросс-валидацию. Кроме того, важно правильно настроить стратификацию, чтобы сохранить баланс классов при разделении данных на фолды. Оценка эффективности методов и моделей на несбалансированных данных в целом самое важный этап для оценки результатов работы по сбалансировки. Когда стандартные методы балансировки данных не приносят желаемых результатов, возникает необходимость в более продвинутых подходах. Один из таких подходов - использование контекстных методов и адаптации алгоритмов. Эти методы нацелены на более тонкую настройку моделей, чтобы они лучше работали с дисбалансом классов. Давайте рассмотрим их подробнее и предоставим примеры. Контекстные методы ориентированы на адаптацию стандартных алгоритмов машинного обучения к конкретной проблеме с несбалансированными данными. Они учитывают особенности данных и решают проблему дисбаланса на уровне алгоритма. Вот несколько примеров контекстных методов: Cost-sensitive learning: Этот метод назначает разные веса различным классам в зависимости от их важности. Например, классу-меньшинству можно присвоить больший вес, чтобы модель более активно учила его представления. Cascade-классификация: Этот метод включает несколько классификаторов, каждый из которых обучается на своем уровне сложности данных. Если объект не может быть классифицирован на более простом уровне, он передается на следующий уровень. Пример 1: Cost-sensitive learning (Python) В этом примере мы используем class_weight в модели Random Forest, чтобы указать веса классов в соответствии с их важностью. Пример 2: Cascade-классификация (Python) В этом примере мы создаем собственный класс CascadeClassifier, который включает несколько Random Forest классификаторов. Каждый классификатор обучается на данных, которые не могли быть правильно классифицированы предыдущими классификаторами. Борьба с несбалансированными данными - это сложная, но важная задача, и для успешного решения необходимо применять разнообразные методы и стратегии. Разработчики должны учитывать дисбаланс классов при разработке и обучении моделей, чтобы достичь наилучших результатов.    А больше практической информации про аналитику данных вы можете узнать в рамках онлайн-курсов от OTUS. Ознакомиться с полной линейкой курсов можно в каталоге по ссылке.