ohem演算法

『壹』 樣本不平衡及其解決辦法

樣本不平衡問題在分類模型中可能會導致對少數類的預測精度下降，盡管整體精度看似高，但在實際應用中可能並不理想。一個常見的示例是通過make_classification創建的n類數據集，其中類別分布密集，易於分類，但實際工作中可能遇到類別分布不均的情況。

為了解決這個問題，imbalanced-learn庫提供了豐富的工具。其中包含重采樣方法，如欠采樣和過采樣。欠采樣策略如隨機欠采樣、NearMiss演算法（通過距離計算選擇樣本）、ENN（刪除不一致的多數類樣本）、RENN（重復上述過程）、Tomek Link Removal（刪除形成鏈接的多數類樣本）等。過采樣則通過增加少數類樣本，如隨機過采樣、SMOTE（通過插值生成樣本）、BorderlineSMOTE（區分safe、danger和noise樣本）、以及ADASYN（根據近鄰樣本分配生成樣本數量）。

數據增強也是另一種策略，如在圖像領域對樣本進行幾何變換和像素變換，以及在文本領域使用特定模型增強數據。從損失函數出發，可以使用帶權值的損失函數，如在邏輯回歸和SVC模型中調整權重，或者採用focal loss，通過調整樣本權重來平衡模型對難易分類的處理。在目標檢測領域，OHEM（One-Hot Encoding Loss）則聚焦於挖掘困難負樣本。

選擇對樣本不平衡不敏感的模型，如樹模型，或者結合採樣與集成學習，如EasyEnsembleClassifier和balance cascade演算法，可以改善模型性能。異常檢測方法也被用來識別數據集中的異常數據。評價樣本不平衡問題時，除了傳統的Accuracy、Precision、Recall和F1，還可以通過ROC曲線、AUC、R-P曲線和AUPRC來衡量模型性能。