Kaggle实战系列之"San Francisco Crime

2019-07-02 本文已影响0人 askka

ImBalance Data and Resampling

$\quad\;\;$ 如前所述，源数据中犯罪类别的分布极不平衡（如下图），最高的LARCENY/THEFT与最少的TREA存在3个数量级的差别。

Category barchart
如下表所列，或许本身就是录入系统中的笔误所致的噪声数据（这点可从数据条的Descript描述字段中很明显的看出），因此可以考虑与加以合并。其它频数不足400的少数类别也可考虑与相近类别合并。
本项目中记录数<400的类别及其近似类别

No	Original Category	Similary Category
39	('TREA',6')	('TRESPASS', 7326)
38	('PORNOGRAPHY/OBSCENE MAT', 22)	('PROSTITUTION', 7484)
37	('GAMBLING', 146)	('DISORDERLY CONDUCT', 4320)妨害治安行为
36	('SEX OFFENSES NON FORCIBLE', 148)	('SEX OFFENSES FORCIBLE', 4388)
35	('EXTORTION', 256)勒索；强夺	('ROBBERY', 23000)
34	('BRIBERY', 289)	('FRAUD', 16679)欺诈

$\quad\;\;$ 类似的，参考文献《Exploratory Data Analysis And Crime Prediction In San Francisco》中也对犯罪类别做了如下调整：

INDECENT EXPOSURE or OBSCENE or DISORDERLY CONDUCT then return PORNOGRAPHY/OBSCENE MAT.

crime has something to do with WEAPON LAWS, the Category column has classifi ed it under OTHER OFFENSES.

<center>Original Category containing </center>	<center>New Category</center>
Weapon Laws	Deadly Tool Possession
Bad Check, Counterfeiting, Embezzlement	Fraud/Counterfeiting
Suspicious Occ	Suspicious Person/act
Warrants	Warrant Issued
Vandalism	Arson

合并罕见类别前后柱图对比
Alice Zheng在《精通特征工程》一书中提到了名为back-off的对于稀有类的处理方法。这是一种将所有稀有类的计数累加到一个特殊分箱的简单计数。如果类别的计数大于一个确定的阈值，则使用它自己的计数统计量；否则就是用back-off分箱的统计量。当使用back-off方法时，可添加一个表示统计量是否来自于back-off分箱的二值指示器。
此外，对于类别不平衡数据，可以考虑利用如imblearn等进行重采样（resampling）之后再训练模型。重采样包括两大类：
过采样：对训练集里面样本数量较少的类别（少数类）进行过采样，合成新的样本来缓解类不平衡，如SMOTE过采样（上采样）。
欠采样：对训练集里面样本数量较多的类别（多数类）进行欠采样，抛弃一些样本来缓解类不平衡。

欠采样（undersampling）和过采样（oversampling）

$\quad\;\;$ LightGBM的'is_unbalance'或'unbalanced_set'只适用于二分类任务，不适用于多类别分类任务。鉴于类别分布极不平衡，有可能在模型训练之前需用到重采样。
$\quad\;\;$ SMOTE Oversampling
$\quad\;\;$ JAIR'2002的文章《SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique》提出了一种过采样算法SMOTE（Synthetic Minority Oversampling TEchnique：合成少数类过采样技术）。概括来说，SMOTE算法是基于“插值”来为少数类合成新的样本。
$\quad\;\;$ SMOTE算法的具体实现：设训练集的一个少数类的样本数为 $T$ ，那么SMOTE算法将为这个少数类合成 $NT$ 个新样本。这里要求 $N$ 必须是正整数，如果给定的 $N<1$ 那么算法将“认为”少数类的样本数 $T=NT$ ，并将强制 $N=1$ 。
$\quad\;\;$ 考虑该少数类的一个样本 $i$ ，其特征向量为 $\boldsymbol{x}_{i},i \in\{ 1, \ldots, T \}$
$\quad\;\;$ 首先从该少数类的全部 $T$ 个样本中找到样本 $x_i$ 的 $k$ 个近邻（例如用欧氏距离），记为 $\boldsymbol{x}_{i(near)}, near \in\{1,\ldots, k\}$
$\quad\;\;$ 然后从这 k 个近邻中随机选择一个样本 $x_{i(nn)}$ ，再生成一个 $0$ 到 $1$ 之间的随机数 $\zeta_{1}$ ，从而合成一个新样本 $\boldsymbol{x}_{i1}$
$\boldsymbol{x}_{i1}=\boldsymbol{x}_{i}+\zeta_{1} \cdot\left(\boldsymbol{x}_{i(nn)}-\boldsymbol{x}_{i}\right)$
$\quad\;\;$ 将步骤2重复进行 $N$ 次，从而可以合成 $N$ 个新样本 $\boldsymbol{x}_{inew}, \boldsymbol{new} \in \mathbf{1}, \dots, N$
那么，对全部的 $T$ 个少数类样本进行上述操作，便可为该少数类合成 $NT$ 个新样本。如果样本的特征维数是 2 维，那么每个样本都可以用二维平面上的一个点来表示。SMOTE算法所合成出的一个新样本 $x_{i1}$ 相当于是表示样本 xi 的点和表示样本 $x_{i(nn)}$ 的点之间所连线段上的一个点。所以说该算法是基于“插值”来合成新样本。

smote theory 从重采样到数据合成：如何处理机器学习中的不平衡分类问题？一文中建议：遇到不平衡数据集时，没有改善预测模型准确性的一站式解决方案。你可能需要尝试多个办法来搞清楚最适合数据集的采样技术。在绝大多数情况下，诸如SMOTE 以及 MSMOTE 之类的合成技术会比传统过采样或欠采样的办法要好。
为了获得更好的结果，你可以在使用诸如 Gradeint boosting 和 XGBoost 的同时也使用 SMOTE 和 MSMOTE 等合成采样技术。
通常用于解决不平衡数据集问题的先进 bagging 技术之一是 SMOTE bagging。这个办法采取了一种完全不同于传统 bagging 技术的办法来创造每个 Bag/Bootstrap。通过每次迭代时设置一个 SMOTE 重采样率，它可以借由 SMOTE 算法生成正例。每次迭代时，负例集会被 bootstrap。
Smote的优点包括:
* 通过随机采样生成的合成样本而非实例的副本，可以缓解过拟合的问题。
* 不会损失有价值信息。
Smote的缺点包括:
* 当生成合成性实例时，SMOTE 并不会把来自其他类的相邻实例考虑进来。这导致了类重叠的增加，并会引入额外的噪音。
* SMOTE 对高维数据不是很有效。
MSMOTE重采样
MSMOTE是 SMOTE 的改进版本，SMOTE 没有考虑数据集中少数类和潜在噪声的基本分布。所以为了提高 SMOTE 的效果，MSMOTE 应运而生。该算法将少数类别的样本分为 3 个不同的组：安全样本、边界样本和潜在噪声样本。分类通过计算少数类的样本和训练数据的样本之间的距离来完成。安全样本是可以提高分类器性能的那些数据点。而另一方面，噪声是可以降低分类器的性能的数据点。两者之间的那些数据点被分类为边界样本。
虽然 MSOMTE 的基本流程与 SMOTE 的基本流程相同，在 MSMOTE 中，选择近邻的策略不同于 SMOTE。该算法是从安全样本出发随机选择 k-最近邻的数据点，并从边界样本出发选择最近邻，并且不对潜在噪声样本进行任何操作。
本项目调用imbalanced程序包完成重采样。相对于采样随机的方法进行过采样, 该程序包给出了两种较为流行的升采用方法：SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)和ADASYN(Adaptive Synthetic)。其中SMOTE是对于少数类样本a, 随机选择一个最近邻的样本b, 然后从a与b的连线上随机选取一个点c作为新的少数类样本；ADASYN关注的是在那些基于K最近邻分类器被错误分类的原始样本附近生成新的少数类样本。SMOTE算法与ADASYN都是基于同样的算法来合成新的少数类样本: 对于少数类样本a, 从它的最近邻中选择一个样本b, 然后在两点的连线上随机生成一个新的少数类样本, 不同的是对于少数类样本的选择。imblearn还提供了MSMOTE算法的变体: (i) borderline1, (ii) borderline2, (iii) svm。
此外，除重采样技术外，Scikit-learn 有许多可以使用可选的 class_weight 参数（可以设置成大于 1）的分类器； Tomek link等基于临近的方法（Neighbor-based approaches）采样；算法集成技术（Algorithmic Ensemble Techniques）都是可以考虑的方法之一。

Category SMOTE
重采样结果示例

Condensed Nearest Neighbour

Condensed Nearest Neighbour
从上述重采样后的分布结果可见，对于多类别的分类问题，重采样的方法也许有简单粗暴之嫌。降采样(Undersampling)浪费了数据导致训练不足，而升采样(Oversampling)大概率可能导致过拟合。是否实施重采样，应结合模型特征等具体情况而定。时间允许的话利用Pipeline结合GridSearchCV，将重采样算法与模型调参综合考虑也许会有效果。
如下表所列，或许本身就是录入系统中的笔误所致的噪声数据，这点可从数据条的Descript描述字段中勘察，因此可以考虑与考虑合并。其它频数不足400的少数类别也可考虑与相近类别合并。
本项目中记录数<400的类别及其近似类别

No	Original Category	Similary Category
39	('TREA',6')	('TRESPASS', 7326)
38	('PORNOGRAPHY/OBSCENE MAT', 22)	('PROSTITUTION', 7484)
37	('GAMBLING', 146)	('DISORDERLY CONDUCT', 4320)妨害治安行为
36	('SEX OFFENSES NON FORCIBLE', 148)	('SEX OFFENSES FORCIBLE', 4388)
35	('EXTORTION', 256)勒索；强夺	('ROBBERY', 23000)
34	('BRIBERY', 289)	('FRAUD', 16679)欺诈

$\quad\;\;$ 类似的，参考文献《Exploratory Data Analysis And Crime Prediction In San Francisco》中也对犯罪类别做了如下调整：

INDECENT EXPOSURE or OBSCENE or DISORDERLY CONDUCT then return PORNOGRAPHY/OBSCENE MAT.

crime has something to do with WEAPON LAWS, the Category column has classifi ed it under OTHER OFFENSES.

<center>Original Category containing </center>	<center>New Category</center>
Weapon Laws	Deadly Tool Possession
Bad Check, Counterfeiting, Embezzlement	Fraud/Counterfeiting
Suspicious Occ	Suspicious Person/act
Warrants	Warrant Issued
Vandalism	Arson

合并罕见类别前后柱图对比

参考资料

机器学习——类不平衡问题与SMOTE过采样算法
 深度|解决真实世界问题：如何在不平衡类上使用机器学习？
从重采样到数据合成：如何处理机器学习中的不平衡分类问题？
Imblearn package study
Comparison of the different under-sampling algorithms
欠采样（undersampling）和过采样（oversampling）会对模型带来怎样的影响
 imbalanced-learn

Kaggle实战系列之"San Francisco Crime

ImBalance Data and Resampling

欠采样（undersampling）和过采样（oversampling）

参考资料

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