不平衡数据分类算法的研究与改进

不平衡数据分类方法研究的开题报告一、选题的背景和意义随着大数据时代的到来，数据量不断增大，同时数据的不平衡性也越来越明显。

在实际应用中，许多分类问题都是不平衡数据分类问题，即其中的某一类别的样本数远远少于其他类别的样本数，这种类型的分类问题被称为不平衡数据分类问题。

不平衡数据分类问题在医疗、金融、航空等领域都具有重大应用价值。

不平衡数据分类问题的研究，旨在寻找一种有效的算法，对少数类别进行分类，提高分类准确率和召回率，在实践中能够提高决策的精度和可靠性，对人们生产和生活都有着极大的实际意义。

二、研究的内容和步骤本次研究旨在探索不平衡数据分类问题的算法，包括采样方法、决策树方法、支持向量机方法和神经网络方法，并找出适用于不同场景的最优算法。

研究的步骤分为以下几个方面：1.分类问题的研究背景和分类算法的调研。

详细研究不平衡数据分类问题的背景，针对不同的不平衡数据分类问题，归纳总结了分类算法的现状和发展趋势。

2.不平衡数据分类问题的评价标准。

评价指标是衡量分类算法优劣的重要指标，本研究将介绍目前所有的不平衡数据分类问题中广泛使用的评价标准。

3.采样方法的研究。

不平衡数据分类问题的核心算法之一是采样方法。

本研究将提出一些经典的采样方法的优劣，包括欠采样、过采样和组合采样，探讨其适用范围、优缺点，并分析其在不平衡数据分类问题中的应用。

4.决策树方法的研究。

决策树是常用的一种分类方法，本研究将分析决策树在不平衡数据分类问题中的应用，比较不同决策树算法之间的差异，找出最优的决策树算法。

5.支持向量机方法的研究。

支持向量机是一种非常有效的分类方法，具有广泛的适用性，在不平衡数据分类问题中有着稳定的性能。

考虑到SVM有应用的局限性，本研究将提出各种方法为不平衡数据分类中的SVM算法提供解决办法。

6.神经网络方法的研究。

神经网络算法是无监督学习和智能推理的重要手段之一，具有很好的自适应性和泛化能力，在不平衡数据分类问题中表现出很强的分类性能。

不平衡数据分类问题解决办法作者：季晨雨来源：《电子技术与软件工程》2018年第15期摘要不平衡数据分类是指数据集中某一类的样本数量远小于其他类的样本数量。

由于传统分类算法在设计时，通常假定用于训练的数据集各类样本数大致相等，所以利用传统的分类方法对数据集进行分类时，会出现少数类的分类准确率较低的问题因此，如何解决不平衡数据分类问题是数据挖掘研究领域的一个热点和难点。

本文对不平衡数据分类问题进行了研究，从数据层面、算法层面、评价指标三个层面分别对目前存在的各种解决不平衡数据分类问题的方法进行介绍及比较，最后指出了不平衡数据分类在未来研究中的值得关注的一些研究方向。

【关键词】分类不平衡数据采样集成学习1 引言不平衡数据分类问题，是指数据集中某类样本的数目远远少于其他类的样本数目，即样本分布不平衡。

由于传统分类算法在设计时，通常假定用于训练的数据集各类样本数大致相等，所以利用传统的分类方法对数据集进行分类时，会出现少数类的分类准确率较低的情况。

然而，在现实生活中，我们往往关注的是少数类样本是否能被正确分类。

例如在信用卡欺诈识别中，属于欺诈行为的交易样本的数量要远远小于正常交易的样本数量，属于不平衡分类问题，且关注的重点是欺诈行为的交易样本能否被正确识别。

在实际应用中，还有许多分类问题，属于不平衡分类问题，比如网络入侵检测，医疗疾病诊断、客户流失预测、广告点击预测、卫星图像油井喷发检测等等。

2 不平衡数据分类问题解决办法不平衡数据的分类器性能较差的原因主要包括绝对样本缺失、相对样本缺失，评价指标选取不当，噪声数据影响，不恰当的归纳偏置以及分而治之的分类算法带来的数据碎片问题。

解决不平衡数据分类问题，可以从数据、算法、评价指标三个层面着手。

2.1 从数据的角度通过改变原始数据集的样本分布，采用过采样方法或欠采样方法，即对少数类样本数目进行增加或对多数类样本数目进行减少，使不平衡数据集的正负类样本数达到平衡。

深度学习在各领域的应用越来越广泛，但是在实践过程中往往会遇到一个共同的问题——不平衡数据。

即在数据集中，不同类别的样本数量差距巨大，导致模型训练时对较少样本的类别预测效果较差。

本文将探讨如何解决深度学习中的不平衡数据问题，并提供一些常用的方法。

**引言**在深度学习中，数据的平衡性对模型的训练和预测起着至关重要的作用。

如果一个类别的样本数量远远大于其他类别的样本数量，模型很可能会过度偏向于预测该类别，而忽视其他类别的特征。

这将导致模型的预测结果不准确，而且在实际应用中可能造成很大的问题。

**数据采样**一种常见的解决不平衡数据问题的方法是对数据进行采样。

采样技术可以分为两类：欠采样和过采样。

欠采样是指减少多数类别的样本数量，使得各类别之间的样本数量接近。

欠采样的方法有：随机欠采样、聚类算法、滑动窗口等。

但是欠采样有可能会丢失重要信息，使得模型训练不准确。

过采样是指增加少数类别的样本数量，以平衡各类别之间的样本数量。

过采样的方法有：SMOTE算法、ADASYN算法、生成对抗网络等。

过采样方法可以有效增加少数类别的样本数量，但过于依赖于数据本身，可能导致过拟合的问题。

**类别权重调整**类别权重调整是另一种解决不平衡数据问题的方法。

通过调整各类别的权重，使得优化目标函数在训练过程中更侧重于预测少数类别。

这可以通过在损失函数中引入类别权重来实现，常用的方法有加权交叉熵损失函数和Focal Loss。

加权交叉熵损失函数是一种常见的解决不平衡数据问题的方法。

它通过在损失函数中为每个类别分配不同的权重，使得模型在训练过程中更加关注少数类别。

具体的权重可以根据每个类别的样本数量来计算。

Focal Loss是一种改进的加权交叉熵损失函数。

它引入了一个可调参数gamma，通过调整gamma可以控制对每个类别的关注程度。

Focal Loss在减轻类别不平衡的同时，也能够处理样本分布间的差异性。

**生成新样本**除了采样和类别权重调整，生成新样本也是一种解决不平衡数据问题的方法。

基于机器学习的数据不平衡问题研究数据不平衡问题是指在一个数据集中，不同类别的样本数量存在严重的不均衡情况。

这种问题在许多领域都普遍存在，如金融欺诈检测、医学诊断、自然灾害预测等。

由于数据不平衡导致模型对少数类别的样本学习不充分，从而影响了分类器的性能。

为解决这一问题，研究者们提出了基于机器学习的方法，旨在通过调整数据分布或对模型进行改进来提高少数类别的分类性能。

在解决数据不平衡问题中，基于机器学习的方法主要分为两类：数据层面的方法和算法层面的方法。

数据层面的方法主要通过对数据集进行重采样或合成新样本的方式来调整数据分布，以使不同类别的样本数量达到平衡。

常见的数据层面的方法包括欠采样、过采样和合成样本生成等。

算法层面的方法则主要通过改进分类算法模型，使其能够更好地处理数据不平衡问题。

常见的算法层面的方法包括集成学习、代价敏感学习和特征选择等。

欠采样是一种通过减少多数类别样本数量的方法来达到数据平衡的方式。

其核心思想是随机删除多数类别样本，使得多数类别样本数量与少数类别样本数量接近。

欠采样的问题在于可能会导致信息损失，因为删除多数类别的样本可能会删除一些重要的数据信息。

为解决这一问题，可以采用一些改进的欠采样方法，如基于聚类的欠采样、基于支持向量机的欠采样等。

过采样是一种通过增加少数类别样本数量的方法来达到数据平衡的方式。

其核心思想是通过复制或合成新样本的方式，使得少数类别样本数量与多数类别样本数量接近。

常用的过采样方法包括随机过采样、SMOTE算法和ADASYN算法等。

其中，SMOTE算法通过随机选择两个相似样本之间的差值与一个随机比例相乘，生成新的少数类别样本。

ADASYN算法则通过计算每个少数类样本的密度分布，给予具有较低密度的样本更多的合成样本。

合成样本生成是一种通过利用已有样本数据生成新样本的方法来达到数据平衡的方式。

其核心思想是利用已有样本数据的分布信息生成符合原分布规律的新样本。

常用的合成样本生成方法包括生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）和K近邻合成等。

基于CPD-SMOTE的类不平衡数据分类算法研究彭如香;杨涛;孔华锋;姜国庆;凡友荣【摘要】类不平衡现象普遍存在于不同应用领域中,如金融欺诈、网络入侵、垃圾邮件过滤、医学检测,直接采用传统的学习分类算法,分类准确率较低.针对类不平衡情况对分类器的影响,基于传统过采样算法SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)算法处理类不平衡的有效性,致力进一步提升SMOTE算法性能,提出一种面向类不平衡数据集分类的改进型SMOTE算法——CPD-SMOTE算法.通过考虑训练集小样本的特征、位置及其周围样本分布,来确定小样本的强相关邻居集,以此作为SMOTE最近邻居集,产生新的小样本.实验结果表明,CPD-SMOTE算法在处理不平衡数据集上相比SMOTE、Borderline-SMOTE、ADASYN、LN-SMOTE等算法有所提高.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2018(035)012【总页数】5页(P259-262,268)【关键词】SMOTE;类不平衡;分类算法【作者】彭如香;杨涛;孔华锋;姜国庆;凡友荣【作者单位】公安部第三研究所上海201204;信息网络安全公安部重点实验室上海201204;;;【正文语种】中文【中图分类】TP301.60 引言类不平衡是指属于某一类别的观测样本的数量显著少于其他类别，通常情况下把多数类样本的比例为100∶1、1 000∶1，甚至是10 000∶1这种情况下为不平衡数据[1]。

类不平衡现象普遍存在着不同应用领域中，如金融欺诈、网络入侵、垃圾邮件过滤、医学检测，直接采用传统的学习分类算法，分类准确率较低[1-3]。

通常采用重采样方法处理类不平衡问题,重采样包括欠采用和过采样两种[1]。

相比于传统欠采样方法，SMOTE算法克服传统随机欠采样导致的数据丢失问题。

但是，SMOTE容易出现过泛化和高方差的问题，进而影响数据分布特征。

改进SMOTE的非平衡数据集分类算法研究赵清华;张艺豪;马建芬;段倩倩【摘要】针对随机森林和SMOTE组合算法在处理不平衡数据集上存在数据集边缘化分布以及计算复杂度大等问题,提出了基于SMOTE的改进算法TSMOTE(triangle SMOTE)和MDSMOTE(Max Distance SMOTE),其核心思想是将新样本的产生限制在一定区域,使得样本集分布趋于中心化,用更少的正类样本点人为构造样本,从而达到限制样本区域、降低算法复杂度的目的.在6种不平衡数据集上的大量实验表明,改进算法与传统算法相比,算法消耗时间大幅减少,取得更高的G-mean值、F-value值和AUC值.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2018(054)018【总页数】6页(P168-173)【关键词】随机森林;SMOTE算法;不平衡数据集【作者】赵清华;张艺豪;马建芬;段倩倩【作者单位】太原理工大学信息工程学院&新型传感器和智能控制教育部(山西)重点实验室微纳系统研究中心,太原 030600;太原理工大学信息工程学院&新型传感器和智能控制教育部(山西)重点实验室微纳系统研究中心,太原 030600;太原理工大学信息工程学院&新型传感器和智能控制教育部(山西)重点实验室微纳系统研究中心,太原 030600;太原理工大学信息工程学院&新型传感器和智能控制教育部(山西)重点实验室微纳系统研究中心,太原 030600【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言随机森林通过自助采样[1]获得数据子集构建决策树得到很好的分类预测效果，被广泛应用于数据挖掘各个领域中。

在数据挖掘实际应用中，数据采集后的数据集样本通常是不平衡的。

所谓不平衡样本数据集是指某一类的样本数量明显少于另一类样本数量，在二分类问题中，数量占优势的类别通常称为负类或多数类，数量稀少的分类通常称为正类或少数类。

Weiss通过大量实验总结了不平衡数据集异常点、噪声和某一类样本数量稀少等问题[2]，得出了随机森林分类器在分类预测不平衡数据集时，结果倾向于多数类，造成很大的预测误差。

不平衡分类问题研究综述
不平衡分类问题指的是在分类问题中，不同类别的样本数量不平衡的情况。

例如，在二分类问题中，正类别的样本数量比负类别的样本数量多很多。

这种情况下，传统的分类算法可能会倾向于把所有样本都分类为正类别，从而导致分类器性能下降。

近年来，不平衡分类问题已经成为机器学习和数据挖掘领域的研究热点之一。

已经提出了很多解决不平衡分类问题的方法，主要包括以下几类：
采样方法：通过对数据集进行过采样或欠采样，使得不同类别的样本数量达到平衡。

常见的采样方法包括随机过采样、随机欠采样、SMOTE等。

阈值移动方法：通过调整分类器输出的阈值，使得分类器更倾向于将少数类别样本分类为正类别。

常见的阈值移动方法包括阈值平移、阈值调整等。

代价敏感学习方法：将不同类别的样本赋予不同的代价，使得分类器更关注少数类别的分类性能。

常见的代价敏感学习方法包括COST-Sensitive方法、SVM-COST方法等。

集成学习方法：将多个分类器的输出进行集成，从而提高分类性能。

常见的集成学习方法包括Bagging、Boosting、AdaBoost等。

除此之外，还有一些新的方法不断涌现，如基于元学习的方法、基于进化算法的方法等。

总之，不平衡分类问题是一个复杂而且具有挑战性的问题，需要综合运用不同的方法进行解决。

实验报告：不平衡数据分类23020102203966 宿玥一、不平衡数据的概况：不平衡数据集在现实生活中广泛存在。

在不平衡数据集中，数量少处于劣势的小类的识别往往是分类的重点。

不平衡数据集中，小类样本的分布比较稀疏，并且往往被大量的大类样本所包围。

这为小类特征的学习带来了极大的挑战。

二、不平衡数据集分类难的原因与大样本相比，小类样本数量上稀少。

仅有很少的少数类样本数据。

仅有很少的少数类样本分两种情况:少数类样本绝对缺乏和少数类样本相对缺乏。

对情况1,因少数类所包含的信息就会很有限,从而难以确定少数类数据的分布,即在其内部难以发现规律,进而造成少数类的识别率低。

对情况2,少数类样本数据相对缺乏不同于少数类样本数据的绝对缺乏,相对缺乏是指少数类样本在绝对数量上并不少,但相对于多数类来说它的样本数目很少。

在样本相对缺少的情况下,同样不利于少数类的判别,这是因为多数类样本会模糊少数类样本的边界,且使用贪心搜索法难以把少数类样本与多数类区分开来,而更全局性的方法通常难以处理。

三、解决策略：1、从数据层面上：采用的是过采样。

基本思想就是通过改变训练数据的分布来消除或减小数据的不平衡，过抽样方法通过增加少数类样本来提高少数类的分类性能。

2、从算法层面上：采用代价敏感学习与集成学习方法结合代价敏感学习：在传统的分类算法的基础上引入代价敏感因子,设计出代价敏感的分类算法. 代价敏感的学习中不同类的错分代价是不同的,通常多数类的代价比少数类大得多,对小样本赋予较高的代价,大样本赋予较小的代价,期望以此来平衡样本之间的数目差异。

集成学习方法：使用各种不同的分类器进行集成, 异态集成学习的每个基本算法都有独到之处,因而某种基本算法会对某类特定数据样本比其余的基本算法更为有效。

四、实验过程：1、选用集成分类器为：AdaBoostM1和J482、选用AdaBoostM1的思路：AdaBoostM1是二元分类算法，思想与AdaBoost相似。