在Python中使用决策树进行样本平衡的方法

2023-04-15 00:00:00 平衡 方法 样本

样本平衡是指在训练模型时，为了避免因数据分布不均导致模型偏向某一类别，需要通过一定方法增加少数类的样本数量或减少多数类的样本数量，使得数据分布更加均衡。其中一种常用的方法是通过决策树进行样本平衡。

具体的做法是使用决策树对数据进行特征选择和分类，并将分类错误的样本提取出来。然后根据分类错误的情况，对少数类进行过采样或对多数类进行欠采样。

过采样是指在少数类中随机选择样本，并对这些样本进行复制，使得少数类样本数量增加。欠采样是指在多数类中随机选择样本，并将这些样本删除或进行合并，使得多数类样本数量减少。这样可以使得分类器更加关注于少数类，从而提高少数类的分类精度。

下面是使用决策树进行样本平衡的代码演示：

首先，定义一个用于过采样的函数：

def oversample(X, y, ratio=1):
    data = pd.concat([X, y], axis=1)
    minority_class = data[data.iloc[:, -1] == 1]
    oversample_size = int(len(minority_class) * ratio)
    samples = np.random.randint(0, len(minority_class), oversample_size)
    sampled = minority_class.iloc[samples]
    return pd.concat([data, sampled], axis=0)

该函数接受原始数据集的特征矩阵和标签向量，以及指定的过采样比例ratio。其中，特征矩阵X和标签向量y应当是Pandas DataFrame类型。函数首先将X和y合并成一个DataFrame类型的数据data，然后从data中提取出少数类的样本minority_class，计算出需要生成的样本数量oversample_size。接着，使用np.random.randint函数随机选择样本，并从minority_class中复制生成这些样本。最后，将生成的样本与原始数据进行合并并返回。

接下来，定义一个用于欠采样的函数：

def undersample(X, y, ratio=1):
    data = pd.concat([X, y], axis=1)
    majority_class = data[data.iloc[:, -1] == 0]
    undersample_size = int(len(majority_class) * ratio)
    samples = np.random.randint(0, len(majority_class), undersample_size)
    sampled = majority_class.iloc[samples]
    return pd.concat([sampled, data[data.iloc[:, -1] == 1]], axis=0)

该函数的实现和overdownload函数类似，只是使用了和overdownload函数不同的数据和操作。

接着，使用scikit-learn中的DecisionTreeClassifier类来训练决策树，并从中提取出分类错误的样本：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

dt = DecisionTreeClassifier()
dt.fit(X_train, y_train)

predicted = dt.predict(X_test)

failed = pd.concat([X_test, y_test], axis=1)[predicted != y_test]

该代码片段首先使用DecisionTreeClassifier类对训练集进行拟合，然后对测试集进行预测，并提取出分类错误的样本，存储在failed中。

最后，根据分类错误的情况，对少数类进行过采样或对多数类进行欠采样，并再次使用决策树进行分类：

if len(failed[failed.iloc[:, -1] == 1]) > len(failed[failed.iloc[:, -1] == 0]):
    X_train_oversampled = oversample(X_train, y_train, ratio=2)
    y_train_oversampled = X_train_oversampled.iloc[:, -1]
    X_train_oversampled = X_train_oversampled.iloc[:, :-1]
    dt.fit(X_train_oversampled, y_train_oversampled)
else:
    X_train_undersampled = undersample(X_train, y_train, ratio=0.5)
    y_train_undersampled = X_train_undersampled.iloc[:, -1]
    X_train_undersampled = X_train_undersampled.iloc[:, :-1]
    dt.fit(X_train_undersampled, y_train_undersampled)

该代码片段首先判断分类错误的样本中，少数类的数量是否大于多数类的数量。如果是，就对少数类进行过采样，否则就对多数类进行欠采样。接着，将采样后的数据用于训练一个新的决策树模型，并将该模型用于测试数据的分类。

通过以上方法，可以使用决策树进行样本平衡。在实际使用时，需要根据具体问题和数据集调整采样比例和决策树参数等设置。

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