Question

我正在使用H2O deeplearning前馈深度神经网络进行二进制分类。我的课程非常不平衡，我想使用像

这样的参数

balance_classes，class_sampling_factors

任何机构都可以给我一个可重复的例子，说明如何专门初始化这些参数来处理类不平衡问题。

Answer 1

首先，这是完整的，可重现的例子：

library(h2o)
h2o.init()

data(iris)  #Not required?
iris <- iris[1:120,] #Remove 60% of virginica
summary(iris$Species) #50/50/20

d <- as.h2o(iris)
splits = h2o.splitFrame(d,0.8,c("train","test"), seed=77)
train = splits[[1]]
test = splits[[2]]
summary(train$Species)  #41/41/14
summary(test$Species)  #9/9/6

m1 = h2o.randomForest(1:4, 5, train, model_id ="RF_defaults", seed=1)
h2o.confusionMatrix(m1)

m2 = h2o.randomForest(1:4, 5, train, model_id ="RF_balanced", seed=1,
  balance_classes = TRUE)
h2o.confusionMatrix(m2)

m3 = h2o.randomForest(1:4, 5, train, model_id ="RF_balanced", seed=1,
  balance_classes = TRUE,
  class_sampling_factors = c(1, 1, 2.5)
  )
h2o.confusionMatrix(m3)

第一行初始化H2O，然后我故意修改虹膜数据集，扔掉3个类别中的一个的60％，以造成不平衡。

接下来的几行将数据加载到H2O中，并创建80％/ 20％的列车/测试数据分割。故意选择种子，因此在训练数据 virginica 中有14.58％的数据，而原始数据为16.67％，测试数据为25％。

然后我训练了三个随机森林模型。 m1是默认值，其混淆矩阵如下所示：

           setosa versicolor virginica  Error     Rate
setosa         41          0         0 0.0000 = 0 / 41
versicolor      0         39         2 0.0488 = 2 / 41
virginica       0          1        13 0.0714 = 1 / 14
Totals         41         40        15 0.0312 = 3 / 96

这里没什么可看的：它使用它找到的数据。

现在这里是m2的相同输出，它会打开balance_classes。你可以看到它被 virginica 类过度采样，以使它们尽可能平衡。（最右边的列表示41,41,40而不是前一输出中的41,41,14。）

           setosa versicolor virginica  Error      Rate
setosa         41          0         0 0.0000 =  0 / 41
versicolor      0         41         0 0.0000 =  0 / 41
virginica       0          2        38 0.0500 =  2 / 40
Totals         41         43        38 0.0164 = 2 / 122

在m3我们仍然会打开balance_classes，但也会告诉它情况的真相。即实际数据是16.67％ virginica ，而不是它在train数据中看到的14.58％。 m3的混淆矩阵表明它将14个 virginica 样本变为37个样本而不是40个样本。

           setosa versicolor virginica  Error      Rate
setosa         41          0         0 0.0000 =  0 / 41
versicolor      0         41         0 0.0000 =  0 / 41
virginica       0          2        35 0.0541 =  2 / 37
Totals         41         43        35 0.0168 = 2 / 119

我怎么知道写c(1, 1, 2.5)，而不是c(2.5, 1, 1)或c(1, 2.5, 1)？文档说它必须是＆＃34;词典顺序＆＃34;。您可以找到该订单的用途：

h2o.levels(train$Species)

告诉我：

[1] "setosa"     "versicolor" "virginica"

意见位：balance_classes可以开启，但只有当您有充分的理由相信您的培训数据不具代表性时，才应使用class_sampling_factors。

注意：根据我即将出版的“H2O实用机器学习”一书改编的代码和说明。

H2O深度学习与阶级失衡

1 个答案: