在银行欺诈检测，市场实时竞价或网络入侵检测等领域通常是什么样的数据集呢?
在这些领域使用的数据通常有不到1%少量但“有趣的”事件，例如欺诈者利用信用卡，用户点击广告或者损坏的服务器扫描网络。
然而，大多数机器学习算法对于不平衡数据集的处理不是很好。 以下七种技术可以帮你训练分类器来检测异常类。
1.使用正确的评估指标
对使用不平衡数据生成的模型应用不恰当的评估指标可能是危险的。
想象一下，我们的训练数据如上图所示。 如果使用精度来衡量模型的好坏，使用将所有测试样本分类为“0”的模型具有很好的准确性(99.8%)，但显然这种模型不会为我们提供任何有价值的信息。
在这种情况下，可以应用其他替代评估指标，例如：
- 精度/特异性：有多少个选定的相关实例。
- 调用/灵敏度：选择了多少个相关实例。
- F1得分：精度和召回的谐波平均值。
- MCC：观察和预测的二进制分类之间的相关系数。
- AUC：正确率与误报率之间的关系。
2.重新采样训练集
除了使用不同的评估标准外，还可以选择不同的数据集。使平衡数据集不平衡的两种方法：欠采样和过采样。
欠采样通过减少冗余类的大小来平衡数据集。当数据量足够时使用此方法。通过将所有样本保存在少数类中，并在多数类中随机选择相等数量的样本，可以检索平衡的新数据集以进一步建模。
相反，当数据量不足时会使用过采样，尝试通过增加稀有样本的数量来平衡数据集。不是去除样本的多样性，而是通过使用诸如重复，自举或SMOTE等方法生成新样本(合成少数过采样技术)
请注意，一种重采样方法与另一种相比没有绝对的优势。这两种方法的应用取决于它适用的用例和数据集本身。过度取样和欠采样不足结合使用也会有很好的效果。
3.以正确的方式使用K-fold交叉验证
值得注意的是，使用过采样方法来解决不平衡问题时，应适当地应用交叉验证。切记，过采样会观察到稀有的样本，并根据分布函数自举生成新的随机数据。如果在过采样之后应用交叉验证，那么我们所做的就是将模型过度适应于特定的人工引导结果。这就是为什么在过采样数据之前应该始终进行交叉验证，就像实现特征选择一样。只有对数据进行重复采样，可以将随机性引入到数据集中，以确保不会出现过拟合问题。
4.组合不同的重采样数据集
生成通用模型的最简单方法是使用更多的数据。问题是，开箱即用的分类器，如逻辑回归或机森随林，倾向于通过丢弃稀有样例来推广。一个简单的最佳实现是建立n个模型，使用少数类的所有样本和数量充足类别的n个不同样本。假如您想要组合10个模型，需要少数类1000例，随机抽取10.000例多数类的样本。然后，只需将10000个样本分成10个块，训练出10个不同的模型。
如果您有大量数据，那么这种方法很简单，完美地实现水平扩展，因此您可以在不同的集群节点上训练和运行模型。集合模型也趋于一般化，使得该方法容易处理。
5.用不同比例重新采样
以前的方法可以通过少数类和多数类之间的比例进行微调。最好的比例在很大程度上取决于所使用的数据和模型。但是，不是在整体中以相同的比例训练所有模型，合并不同的比例值得尝试。 所以如果训练了10个模型，对一个模型比例为1：1(少数：多数)，另一个1：3甚至是2：1的模型是有意义的。 根据使用的模型可以影响一个类获得的权重。
6. 对多数类进行聚类
Sergey Quora提出了一种优雅的方法[2]。他建议不要依赖随机样本来覆盖训练样本的种类，而是将r个分组中的多数类进行聚类，其中r为r中的样本数。对于每个组，只保留质心(样本的中心)。然后该模型仅保留了少数类和样本质心来训练。
7.设计自己的模型
以前的所有方法都集中在数据上，并将模型作为固定的组件。但事实上，如果模型适用于不平衡数据，则不需要对数据进行重新采样。如果数据样本没有太多的倾斜，著名的XGBoost已经是一个很好的起点，因为该模型内部对数据进行了很好的处理，它训练的数据并不是不平衡的。但是再次，如果数据被重新采样，它只是悄悄进行。
通过设计一个损失函数来惩罚少数类的错误分类，而不是多数类，可以设计出许多自然泛化为支持少数类的模型。例如，调整SVM以相同的比例惩罚未被充分代表的少数类的分类错误。
综上所述
这不是一份独家的技术清单，而是处理不平衡数据的一个起点。
没有适合所有问题的最佳方法或模型，强烈建议您尝试不同的技术和模型来评估哪些方法最有效。 可以尝试创造性地结合不同的方法。
同样重要的是，要注意在不平衡类出现的许多领域(例如欺诈检测，实时竞价)中，“市场规则”正在不断变化。所以，要查看一下过去的数据是否已经过时了。
