如何在CV-ing数据集中实现基于比率的SMOTE过采样

Question

我正在处理关于二元分类问题的非常不平衡的数据集（~5％）。我正在使用SMOTE和一个随机森林分类器来使我的过采样在GridSearch CV循环中发生（如建议的here）。您可以在下面看到我的实现：

from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from imblearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV, StratifiedKFold

sm = SMOTE()
rf = RandomForestClassifier()

pipeline = Pipeline([('sm', sm), ('rf', rf)])

kf = StratifiedKFold(n_splits = 5)

params = {'rf__max_depth' : list(range(2,5)),
    'rf__max_features' : ['auto','sqrt'],
    'rf__bootstrap' : [True, False]
}

grid = RandomizedSearchCV(pipeline, param_distributions = params, scoring = 'f1', cv = kf)

grid.fit(X, y)

然而，this paper（见表4第7页）建议测试不同的重采样率，以确定哪一个提供更好的性能。现在，我的sm = SMOTE（）我正在生成一个50-50％的数据集，但我想循环一个潜在比率列表（例如5-95,10-90等）。然而，SMOTE中的比率参数不接受所需的百分比，而是一个具有样本数量的特定整数，由于我的kfold CV，我认为我无法做到这一点（每个折叠可能会有一个略微不同的样本尺寸）。怎么能实现呢？

Answer 1

虽然在文档中没有提到，但我认为你可以把float指定为ratio。但是您应该知道它已被弃用并将在未来版本中删除（因为我认为这仅适用于二进制情况而非多类）。

params = {'sm__ratio' : [0.05, 0.10, 0.15],
          'rf__max_depth' : list(range(2,5)),
          'rf__max_features' : ['auto','sqrt'],
          'rf__bootstrap' : [True, False]
         }

grid = RandomizedSearchCV(pipeline, param_distributions = params, scoring = 'f1', cv = kf)

另请注意，您在此处提到的比率将是上调少数群体类别后的类别比率。

所以假设您有原始类，如下所示：

  1:  75
  0:  25  

并指定比率为0.5。这里不会触及大多数类，但会生成12个类0的合成样本，因此最终的数字是：

  1:  75
  0:  37  (25 + 12) 

最终的比例是37/75 = 0.5（正如你所提到的）。