ohem算法

‘壹’ 样本不平衡及其解决办法

样本不平衡问题在分类模型中可能会导致对少数类的预测精度下降，尽管整体精度看似高，但在实际应用中可能并不理想。一个常见的示例是通过make_classification创建的n类数据集，其中类别分布密集，易于分类，但实际工作中可能遇到类别分布不均的情况。

为了解决这个问题，imbalanced-learn库提供了丰富的工具。其中包含重采样方法，如欠采样和过采样。欠采样策略如随机欠采样、NearMiss算法（通过距离计算选择样本）、ENN（删除不一致的多数类样本）、RENN（重复上述过程）、Tomek Link Removal（删除形成链接的多数类样本）等。过采样则通过增加少数类样本，如随机过采样、SMOTE（通过插值生成样本）、BorderlineSMOTE（区分safe、danger和noise样本）、以及ADASYN（根据近邻样本分配生成样本数量）。

数据增强也是另一种策略，如在图像领域对样本进行几何变换和像素变换，以及在文本领域使用特定模型增强数据。从损失函数出发，可以使用带权值的损失函数，如在逻辑回归和SVC模型中调整权重，或者采用focal loss，通过调整样本权重来平衡模型对难易分类的处理。在目标检测领域，OHEM（One-Hot Encoding Loss）则聚焦于挖掘困难负样本。

选择对样本不平衡不敏感的模型，如树模型，或者结合采样与集成学习，如EasyEnsembleClassifier和balance cascade算法，可以改善模型性能。异常检测方法也被用来识别数据集中的异常数据。评价样本不平衡问题时，除了传统的Accuracy、Precision、Recall和F1，还可以通过ROC曲线、AUC、R-P曲线和AUPRC来衡量模型性能。