数据不均衡下的关系建模.pptx

数智创新变革未来数据不均衡下的关系建模1.数据不均衡的定义和常见挑战1.采样方法应对数据不均衡1.加权学习方法处理不均衡数据1.阈值学习方法优化不均衡分类1.代价敏感学习方法调整分类成本1.合成少数类样本解决不均衡问题1.排序学习方法处理不均衡排序1.集成学习方法增强不均衡数据鲁棒性Contents Page目录页 数据不均衡的定义和常见挑战数据不均衡下的关系建模数据不均衡下的关系建模数据不均衡的定义和常见挑战主题名称：数据不均衡的定义1.数据不均衡是指数据集中不同类别的样本数量显著不同，其中少数类别的样本比多数类别的样本少得多2.数据不均衡在现实世界的数据集中非常普遍，例如医疗诊断、欺诈检测和自然语言处理3.严重的样本不均衡会导致模型偏向多数类别，从而难以预测少数类别主题名称：数据不均衡的常见挑战1.模型精度受损：数据不均衡会导致模型无法正确识别少数类别的样本，从而降低整体精度2.过度拟合风险：在数据不均衡的情况下，模型容易过度拟合多数类别的样本，忽视少数类别的重要特征3.计算资源浪费：训练不均衡数据集需要更多的计算资源和时间，尤其是在使用复杂机器学习模型时采样方法应对数据不均衡数据不均衡下的关系建模数据不均衡下的关系建模采样方法应对数据不均衡主题名称：欠采样1.减少多数类的样本数量，以平衡数据集。

2.常用的欠采样策略包括随机欠采样和近邻欠采样3.适用于大数据集或多数类占比极高的场景主题名称：过采样1.增加少数类的样本数量，以平衡数据集2.常用的过采样策略包括随机过采样和合成过采样3.适用于小数据集或少数类占比极低的场景采样方法应对数据不均衡主题名称：合成采样1.根据数据生成合成少数类样本2.使用生成模型或数据增强技术来创建新的样本3.可以缓解过采样造成的偏差和冗余问题主题名称：混洗1.一种随机采样的方法，通过将不同类别的样本交替排列来创建平衡的子集2.可用于防止过度拟合，并提高模型的泛化性能3.可以与其他采样方法结合使用采样方法应对数据不均衡主题名称：阈值采样1.根据特定阈值将数据集划分为平衡的子集2.阈值可以基于类分布、样本密度或其他指标来确定3.适合处理具有极端不平衡的分布的数据主题名称：标签噪声1.数据中的标签可能存在噪声或错误2.标签噪声会导致模型性能下降阈值学习方法优化不均衡分类数据不均衡下的关系建模数据不均衡下的关系建模阈值学习方法优化不均衡分类1.通过引入一个阈值将目标函数划分为两个区域，在不同区域采用不同的损失函数，从而处理不均衡数据2.使用迭代算法交替更新模型参数和阈值，有效降低稀有类样本的损失，提高分类准确性。

3.软阈值学习方法可以融合不同损失函数的优势，在不均衡分类任务中表现出色硬阈值学习1.与软阈值学习类似，但阈值是固定的，将数据样本明确划分为两个集合2.在阈值以下的样本采用稀有类损失函数，阈值以上的样本采用多数类损失函数3.硬阈值学习简单高效，但在不同数据集上可能需要调整阈值软阈值学习阈值学习方法优化不均衡分类基于核的成本敏感学习1.通过核函数将样本映射到高维空间，然后在高维空间中计算样本之间的相似度2.引入基于核的成本敏感损失函数，对少数类样本赋予更大的权重，以提高分类精度3.核函数的选择和成本敏感损失函数的参数设置对算法性能影响较大基于集成学习的不均衡分类1.通过集成多个基分类器来提高分类准确性，其中每个基分类器针对不均衡数据集进行优化2.采用不同的集成策略，如加权投票、自适应融合或阈值融合3.集成学习可以结合不同分类器的优势，有效处理不均衡数据阈值学习方法优化不均衡分类基于生成模型的不均衡分类1.使用生成模型生成合成少数类样本，以平衡数据集2.采用对抗性网络或变分自编码器等生成模型，生成与真实少数类样本相似的合成样本3.生成模型的不均衡分类方法可以有效解决少数类样本不足的问题，提高分类性能。

贝叶斯方法1.基于贝叶斯定理和概率论，计算后验概率来进行分类2.引入先验知识或使用贝叶斯网络模型，对不同类别的样本赋予不同的先验概率3.贝叶斯方法适用于处理不确定性和数据稀疏的问题，在不均衡分类中具有潜在优势代价敏感学习方法调整分类成本数据不均衡下的关系建模数据不均衡下的关系建模代价敏感学习方法调整分类成本代价敏感度调整分类成本1.阈值调整：利用代价敏感矩阵调整分类阈值，以降低误分类的代价例如，对于正样本代价高的情况，可降低阈值以增加正样本的预测概率，从而降低漏报代价2.成本感知采样：根据代价敏感矩阵调整训练数据分布，对代价高的样本进行过采样或欠采样这有助于平衡训练数据中不同类别的代价影响，使模型对代价高的样本更加敏感3.多类重新加权：为不同类别分配不同的权重，使得代价高的类别在训练过程中具有更大的影响力例如，对于二分类问题，可为正样本分配更高的权重，从而促使模型将更多的资源分配给正样本的预测代价感知损失函数1.代价感知损失：设计损失函数来显式考虑代价矩阵，例如代价感知交叉熵损失或代价感知支持向量机损失这些损失函数将代价信息纳入训练过程中，使模型在优化目标中优先考虑代价高的样本2.分层损失：使用分层损失函数，针对不同代价级别的样本应用不同的损失权重。

例如，对于代价越高的样本，可赋予更高的损失权重，从而迫使模型更多地关注这些样本的预测3.动态损失重新加权：使用自适应方法动态调整损失函数中代价的权重这有助于模型在训练过程中针对不断变化的代价信息进行调整，从而提高其在不均衡数据集上的性能合成少数类样本解决不均衡问题数据不均衡下的关系建模数据不均衡下的关系建模合成少数类样本解决不均衡问题1.GAN是一种生成模型，通过学习数据分布来生成新的合成数据，从而增加少数类样本数量2.GAN的生成器网络学习生成逼真的少数类样本，而判别器网络则区分真实样本和合成样本3.通过反复训练，生成器网络可以生成与真实数据分布一致的合成样本，有效解决不均衡问题自编码器（AE）合成少数类样本1.AE是一种无监督学习模型，将输入数据编码为低维表示，然后重建原始数据2.在不均衡数据集上训练AE时，可以强制编码器专注于少数类样本，从而过度表示它们3.通过解码过度表示的编码，可以生成新的合成少数类样本，补充训练集生成对抗网络（GAN）合成少数类样本合成少数类样本解决不均衡问题分布匹配合成少数类样本1.分布匹配方法将少数类样本的分布与多数类样本的分布对齐，从而增加少数类样本的权重。

2.常见方法包括自适应合成抽样（ADASYN）和随机过采样（RUS），其中ADASYN根据少数类样本的边界情况生成合成样本3.分布匹配算法易于实现，计算成本低，但在高维数据集中效果可能较差局部敏感哈希（LSH）合成少数类样本1.LSH是一种数据结构，可以高效地找到数据集中近似的近邻2.在不均衡数据集中，LSH可以快速找到少数类样本的近邻，从而生成合成样本3.LSH的优势在于时间复杂度低，能够处理大规模数据集，但合成样本的质量可能较差合成少数类样本解决不均衡问题集成学习合成少数类样本1.集成学习将多个模型的预测结果组合在一起，以提高总体准确性2.在不均衡数据集上，集成学习算法可以将专注于特定少数类样本的模型结合起来，生成综合性的合成样本3.常见的集成学习方法包括AdaBoost、随机森林和梯度提升机（GBM），可以在提高合成样本质量的同时降低计算成本迁移学习合成少数类样本1.迁移学习利用从一个任务中学到的知识来解决另一个相关任务2.在不均衡数据集上，可以利用在平衡数据集上训练好的模型作为教师模型，指导学生模型生成合成样本排序学习方法处理不均衡排序数据不均衡下的关系建模数据不均衡下的关系建模排序学习方法处理不均衡排序排序学习方法处理不均衡排序1.排序学习原理：排序学习旨在学习一个排序函数，该函数将输入实例分配到一个顺序排列中，其中考虑了实例之间的相对重要性。

在不均衡排序中，排序函数必须考虑不同类别的实例的相对稀缺性2.排名损失函数：排序学习中常用的损失函数包括平均排序损失（ASL）和肯德尔相关系数（）等排名损失函数这些函数衡量预测排序与真实排序之间的差异，并将稀有类别实例的错误排序惩罚得更高3.排序学习算法：常用的排序学习算法包括支持向量机排序（SVMRank）、排序随机梯度下降（RankNet）和多元排序学习（MBRL）这些算法通过优化排名损失函数来学习排序函数生成模型处理不均衡排序1.生成性对抗网络（GAN）：GAN是一种生成模型，可以从数据中生成新实例在不均衡排序中，GAN可以用来生成稀有类别的实例，以增强训练数据集的平衡性2.自回归语言模型（ARLM）：ARLM是一种文本生成模型，可以逐个生成文本序列在不均衡排序中，ARLM可以用来生成文本序列，其中稀有类别实例出现的频率较高3.变分自编码器（VAE）：VAE是一种生成模型，可以将输入数据编码为一个潜在代码，然后从潜在代码中生成重建数据在不均衡排序中，VAE可以用来生成稀有类别的实例，从而平衡数据集集成学习方法增强不均衡数据鲁棒性数据不均衡下的关系建模数据不均衡下的关系建模集成学习方法增强不均衡数据鲁棒性欠采样策略1.随机欠采样：从多数类中随机选择样本，以减少其数量，使其与少数类匹配。

2.针对性欠采样：根据某种准则选择多数类中的样本进行移除，例如信息丰富性或与少数类样本的相似度过采样策略1.随机过采样：复制少数类中的样本，以增加其数量，使其与多数类匹配2.合成过采样：使用生成模型，例如合成少数过采样技术（SMOTE），生成新的少数类样本集成学习方法增强不均衡数据鲁棒性成本敏感学习1.调整学习算法的损失函数，使少数类错误的成本更高，从而迫使算法专注于这些样本2.使用加权惩罚，对少数类样本分配更高的权重，从而影响模型的预测阈值移动1.调整分类决策阈值，使少数类样本更容易被正确分类2.使用不同的阈值进行多次预测，然后根据这些预测进行最终决策集成学习方法增强不均衡数据鲁棒性集成算法1.组合多个具有不同偏置的学习器，每个学习器都针对不同的数据子集进行训练2.通过投票或平均等机制，将每个学习器的预测结果合并成最终预测迁移学习1.利用在均衡数据集上训练的预训练模型，作为不均衡数据集模型的起点2.冻结预训练模型的部分层，仅对特定于不均衡数据集的任务进行微调感谢聆听数智创新变革未来Thankyou。