Question

我正在尝试将TensorFlow的DNNClassifier用于我的带有4个不同类的多类（softmax）分类问题。我的数据集不平衡，分布如下：

0级：14.8％第1类：35.2％第2类：27.8％第3类：22.2％

如何为每个类分配DNNClassifier的weight_column的权重？我知道如何编写代码，但我想知道应该为每个类提供什么值。

Answer 1

对于不平衡分类问题，有多种方法可以构建权重。最常见的方法之一是直接使用训练中的班级计数来估计样本权重。 sklearn可以轻松计算此选项。 “平衡”模式使用y的值来自动调整与班级频率成反比的权重。

在下面的示例中，我们尝试做的是“结合” compute_sample_weight方法以适合我们的DNNClassifier。作为标签分配，我使用了问题中表达的内容

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from sklearn.utils.class_weight import compute_sample_weight

train_size = 1000
test_size = 200
columns = 30

## create train data
y_train = np.random.choice([0,1,2,3], train_size, p=[0.15, 0.35, 0.28, 0.22])
x_train = pd.DataFrame(np.random.uniform(0,1, (train_size,columns)).astype('float32'))
x_train.columns = [str(i) for i in range(columns)]

## create train weights
weight = compute_sample_weight(class_weight='balanced', y=y_train)
x_train['weight'] = weight.astype('float32')

## create test data
y_test = np.random.choice([0,1,2,3], test_size, p=[0.15, 0.35, 0.28, 0.22])
x_test = pd.DataFrame(np.random.uniform(0,1, (test_size,columns)).astype('float32'))
x_test.columns = [str(i) for i in range(columns)]

## create test weights
x_test['weight'] = np.ones(len(y_test)).astype('float32') ## set them all to 1

## utility functions to pass data to DNNClassifier
def train_input_fn():
    dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(x_train), y_train))
    dataset = dataset.shuffle(1000).repeat().batch(10)
    return dataset

def eval_input_fn():
    dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(x_test), y_test))
    return dataset.shuffle(1000).repeat().batch(10)

## define DNNClassifier
classifier = tf.estimator.DNNClassifier(
    feature_columns=[tf.feature_column.numeric_column(str(i), shape=[1]) for i in range(columns)],
    weight_column = tf.feature_column.numeric_column('weight'),
    hidden_units=[10],
    n_classes=4,
)

## train DNNClassifier
classifier.train(input_fn=lambda: train_input_fn(), steps=100)

## make evaluation
eval_results = classifier.evaluate(input_fn=eval_input_fn, steps=1)

考虑到权重是作为目标的函数而建立的，由于标签未知，我们必须在测试数据中将其设置为1。

Answer 2

我强烈建议您使用欠采样（如果您有足够的数据这样做）或对SMOTE进行过采样，请在imblearn库中找到它here

作为一名经验丰富的ML工程师，我可以说“加权”方法都不适合您，XGBoost具有一个名为scale_pos_weight的参数，或者您可以将logistic回归与class_weight =“ balanced”结合使用，但它们相当无关紧要，因为问题与估算器无关，而与您的数据有关。因此，我强烈建议您使用数据而不是分配权重。

Answer 3

您可以尝试使用以下公式来平衡所有类：

weight_for_class_X = total_samples_size / size_of_class_X / num_classes

例如：

num_CLASS_0: 10000   
num_CLASS_1: 1000
num_CLASS_2: 100

wgt_for_0 = 11100 / 10000 / 3 = 0.37  
wgt_for_1 = 11100 / 1000 / 3 = 3.7
wgt_for_2 = 11100 / 100 / 3 = 37

# so after one epoch training the total weights of each class will be:
total_wgt_of_0 = 0.37 * 10000 = 3700
total_wgt_of_1 = 3.7 * 1000 = 3700
total_wgt_of_2 = 37 * 100 = 3700

多类分类问题中的类不平衡

3 个答案: