Pandas Pandas : 数据平衡|极客笔记

Pandas Pandas : 数据平衡

在本文中，我们将介绍Pandas库中如何平衡数据。在数据分析和机器学习中，我们经常会遇到不平衡的数据集。比如，某个分类问题中，我们可能有1000个正样本和10个负样本，这显然是一个不平衡的数据集。在这种情况下，我们需要对数据进行平衡处理，以便更好地训练我们的模型。Pandas的一些函数可以很好地完成数据平衡的任务。

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数据不平衡问题

在机器学习中，一个训练集的正确性很大程度上取决于它是否是平衡的。如果某种类型的数据在数据集中的数量占主导地位，那么模型可能会陷入到一个不良的学习状态，称为过度拟合。这将导致模型过度关注某些类别，并且无法对其他类别产生正确的预测。相反，如果某种类型的数据在数据集中的数量非常少，那么模型可能会无法有效地训练。这就是为什么数据平衡是一个非常重要的问题。

让我们来看一个例子。假设我们有一个二元分类问题：识别哪个顾客将流失。在我们的数据集中，我们有2000个顾客，其中有100个流失顾客和1900个非流失顾客。这是一个非常典型的数据不平衡的例子。如果我们直接用这个数据集来训练我们的模型，模型可能会倾向于预测顾客不会流失，因为这个类别在数据集中占主导。

重要性平衡

解决不平衡数据集的一个简单方法是通过重要性平衡。重要性平衡是通过赋予罕见类型的数据更高的权重来实现的。这样，模型就能够更多地学习有罕见类型的数据的特征和模式。在Pandas中，我们可以使用sklearn库中的函数来实现重要性平衡。下面是一个例子。

from sklearn.utils import resample

# 将数据集分成两部分，一个大部分和一个少部分
majority_data = data[data.Response==0]
minority_data = data[data.Response==1]

# 少部分数据上采样
minority_data_upsampled = resample(minority_data, 
                                   replace=True,     
                                   n_samples=len(majority_data),  
                                   random_state=123) 

# 将这两个数据集组合成一个新数据集
upsampled_data = pd.concat([majority_data, minority_data_upsampled])

在上面的代码中，我们使用sklearn库中的resample函数来对少数类别进行上采样。我们将少数数据上采样到了与多数类别数量相等的数量。这样我们就得到了一个平衡的数据集。

下采样

另一种处理数据不平衡的方法是下采样。在下采样中，我们将多数类别的数据减少到与少数类别的数量相等。这个方法容易实现，但是它会有一些问题。例如，如果数据集中存在一些有用信息，通过这种方式它可能会被删除。在Pandas中，我们可以使用sklearn库中的函数来实现下采样。下面是一个例子。

from sklearn.utils import resample

# 将数据集分成两部分，一个大部分和一个少部分
majority_data = data[data.Response==0]
minority_data = data[data.Response==1]

# 多数部分数据下采样
majority_data_downsampled = resample(majority_data, 
                                     replace=False,n_samples=len(minority_data),  
                                     random_state=123) 

# 将这两个数据集组合成一个新数据集
downsampled_data = pd.concat([minority_data, majority_data_downsampled])

在上面的代码中，我们使用sklearn库中的resample函数来对多数类别进行下采样。我们将多数数据下采样到了与少数类别数量相等的数量。这样我们就得到了一个平衡的数据集。

SMOTE上采样

SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种基于数据的上采样方法。它通过合成样本来增加少数类别数据的数量。合成的样本是基于已有的少数样本进行生成的。

在Pandas中，我们可以使用imblearn库中的函数来实现SMOTE上采样。下面是一个例子。

from imblearn.over_sampling import SMOTE

# 将数据集分成两部分，一个大部分和一个少部分
majority_data = data[data.Response==0]
minority_data = data[data.Response==1]

# 使用SMOTE算法进行上采样
smote = SMOTE(random_state=42)
minority_data_resampled, minority_data_resampled_label = smote.fit_resample(minority_data.iloc[:,:-1], 
                                                                            minority_data.iloc[:,-1])

# 将原始数据集和新合成的数据集组合成一个新数据集
upsampled_data = pd.concat([majority_data, pd.DataFrame(minority_data_resampled), pd.Series(minority_data_resampled_label)], axis=1)

在上面的代码中，我们使用了imblearn库中的SMOTE函数来对少数类别进行上采样。这里的关键是，我们将特征数据和标签数据分开，并仅对特征数据进行上采样。这使得我们在创建新数据集时能够轻松地将特征和标签数据结合起来，得到一个平衡的数据集。这种方法还可以使用于其他基于数据的上采样算法。