張?zhí)煲?丁立新

(武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院 湖北 武漢 430072)

0 引 言

現(xiàn)實(shí)中的數(shù)據(jù)集通常是不平衡的，不平衡數(shù)據(jù)集中的實(shí)例分布十分不均衡。當(dāng)基于不平衡數(shù)據(jù)集構(gòu)造分類器時(shí)，分類器的預(yù)測結(jié)果可能會(huì)偏向多數(shù)類，這些分類器很容易將少數(shù)樣本誤分類為多數(shù)類。但是有時(shí)少數(shù)類樣本才是問題的主要研究對(duì)象，在這種情況下，少數(shù)類樣本的錯(cuò)誤分類可能會(huì)帶來嚴(yán)重的問題和風(fēng)險(xiǎn)。例如，在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集中，健康人的樣本通常遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于患者樣本，如果基于此數(shù)據(jù)集構(gòu)建分類器，那么輸入一個(gè)測試樣本，分類器大概率會(huì)將輸入樣本預(yù)測為健康人，但是將患者誤分類為健康人的風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)高于將健康人誤分類為患者的風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)失衡不僅出現(xiàn)在醫(yī)學(xué)檢測中，而且也出現(xiàn)在許多其他實(shí)際應(yīng)用中，例如海上雷達(dá)圖像中油污泄露區(qū)域檢測[1]、電信欺詐檢測[2]等。

研究者們已經(jīng)開發(fā)出了許多方法來消除數(shù)據(jù)不平衡所帶來的影響，這些方法大都在算法層面或數(shù)據(jù)層面來解決不平衡問題。算法層面的方法主要包括集成學(xué)習(xí)法和成本敏感型學(xué)習(xí)法。傳統(tǒng)分類算法的目標(biāo)是平衡的數(shù)據(jù)集，因此數(shù)據(jù)集中的所有樣本都具有相同的重要性，并且將A誤分類為B和將B誤分類為A的代價(jià)是相同的。但是在不平衡的數(shù)據(jù)集中，對(duì)于少數(shù)類而言，擁有與多數(shù)類樣本相等的誤分類成本并不公平。因?yàn)樵谝恍﹩栴}中，少數(shù)類相比于其他類具有更大的研究價(jià)值。成本敏感型學(xué)習(xí)方法則修改了各類錯(cuò)誤的懲罰因子，分類器將少數(shù)類樣本誤分類為多數(shù)類樣本會(huì)受到更大的懲罰，在迭代過程中會(huì)逐漸減少這類錯(cuò)誤，因此可以弱化或消除分類器的錯(cuò)誤偏差。AdaCost[3]是一種典型的成本敏感型學(xué)習(xí)方法。AdaCost在迭代學(xué)習(xí)過程中為少數(shù)樣本的錯(cuò)誤分類提供了更大的懲罰因素，這使得少數(shù)樣本在總體成本函數(shù)中占主導(dǎo)地位。

集成學(xué)習(xí)方法從數(shù)據(jù)集中生成多個(gè)獨(dú)立的預(yù)測模型作為弱分類器，然后將這些模型組合為強(qiáng)分類器。當(dāng)每個(gè)弱分類器具有相對(duì)較低的錯(cuò)誤率時(shí)，組合的強(qiáng)分類器將具有比任何弱分類器低得多的錯(cuò)誤率。研究人員已經(jīng)開發(fā)了基于提升算法的改進(jìn)方法來解決數(shù)據(jù)不平衡問題，例如文獻(xiàn)[4]提出少數(shù)類合成提升算法(SMOTEBoost)、文獻(xiàn)[5]提出隨機(jī)欠采樣提升算法(RUSBoost)、文獻(xiàn)[6]提出干擾修正提升算法(PCBoost)、文獻(xiàn)[7]提出基于模型的樣本合成提升算法(MBSBoost)、文獻(xiàn)[8]提出基于過采樣的不平衡數(shù)據(jù)集成分類算法(SDPDBoost)。SMOTEBoost使用SMOTE進(jìn)行樣本合成，并且把新樣本加入到數(shù)據(jù)集中。這些新樣本可以給弱分類器帶來更多有關(guān)少數(shù)群體分類的信息，經(jīng)過多次迭代，最終的強(qiáng)分類器可以得到針對(duì)少數(shù)類樣本分類的提升。RUSBoost則采用欠采樣方法，隨機(jī)刪除一些多數(shù)類樣本，然后使用處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)造弱分類器。PCBoost算法首先對(duì)少數(shù)類進(jìn)行隨機(jī)過采樣，然后使用信息增益率構(gòu)造弱分類器。錯(cuò)誤分類的過采樣樣本在最后階段會(huì)被刪除。除了基于提升算法的方法，還有其他的方法，如文獻(xiàn)[9]提出的概率閾值袋裝法，利用袋裝法首先獲得校準(zhǔn)良好的后驗(yàn)估計(jì)，然后根據(jù)性能指標(biāo)選取適當(dāng)?shù)拈撝?，以使其最大化?/p>

數(shù)據(jù)層面的方法采用的主要策略是合成新樣本和重采樣。這些方法會(huì)重塑數(shù)據(jù)集，因此可以通過重塑每個(gè)類別中的樣本數(shù)來消除數(shù)據(jù)不平衡。主要有三種重采樣方式：多數(shù)類樣本欠采樣、少數(shù)類樣本過采樣和混合方法。欠采樣方法會(huì)丟棄多數(shù)類中的某些內(nèi)部樣本，或?qū)⒛承颖咎鎿Q為合成樣本，然后通過某種標(biāo)準(zhǔn)選擇丟棄的樣本或替換后的樣本，以便剩余的多數(shù)樣本可以保留盡可能多的原始數(shù)據(jù)信息。欠采樣后，兩種類型的采樣數(shù)近似相等，數(shù)據(jù)集達(dá)到平衡。過采樣方法通過生成新的少數(shù)類樣本來消除偏斜分布的危害，生成的新樣本加入數(shù)據(jù)集后，應(yīng)使數(shù)據(jù)集達(dá)到平衡，并且基于這些數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的分類器可以是無偏的?；旌戏椒ㄊ巧鲜龇椒ǖ幕旌?，它同時(shí)使用欠采樣和過采樣來使數(shù)據(jù)集平衡，經(jīng)由數(shù)據(jù)層面的方法處理后的數(shù)據(jù)集是平衡的，因此基本分類器可以發(fā)揮其原始作用。

在以上不同類型的方法中，過采樣是研究人員在解決數(shù)據(jù)不平衡問題中的一種流行策略[10]，而使用較多的方法之一是少數(shù)類樣本合成過采樣技術(shù)(SMOTE)算法[11]。該方法根據(jù)少數(shù)樣本的k個(gè)最近鄰樣本生成新的合成樣本，合成樣本是端點(diǎn)為兩個(gè)最近鄰少數(shù)類樣本對(duì)應(yīng)的線段上的隨機(jī)點(diǎn)。由于缺乏多樣性，已經(jīng)有許多其他改進(jìn)的算法被提出，例如文獻(xiàn)[12]提出的邊界線少數(shù)類樣本合成技術(shù)(Borderline SMOTE)、文獻(xiàn)[13]提出的自適應(yīng)綜合過采樣(ADASYN)、文獻(xiàn)[14]提出的基于類聚集程度的少數(shù)類樣本合成(DB-SMOTE)、文獻(xiàn)[15]提出的基于周圍鄰域的SMOTE和文獻(xiàn)[16]提出的隨機(jī)游走過采樣(RWO)。針對(duì)多分類不平衡問題，文獻(xiàn)[17]提出了基于馬氏距離的適應(yīng)性過采樣方法(AMDO)。為了使合成的樣本更具多樣性，本文提出了一種改進(jìn)的合成技術(shù)。與其選擇兩個(gè)點(diǎn)來構(gòu)建一條線，不如在合成過程中涉及更多樣本來構(gòu)建平面或空間。除了過采樣策略，還有許多欠采樣的方法被用來解決不平衡問題，如文獻(xiàn)[18]提出的去噪欠采樣(Noise-filtered Under-sampling Scheme)。

1 背景知識(shí)

1.1 少數(shù)類樣本合成過采樣技術(shù)

解決數(shù)據(jù)不平衡問題的一種典型的過采樣方法是SMOTE算法，該方法旨在彌補(bǔ)少數(shù)類隨機(jī)過采樣的缺陷。對(duì)少數(shù)類樣本進(jìn)行隨機(jī)過采樣不會(huì)使得少數(shù)類樣本更具識(shí)別性，因?yàn)檫^采樣過程其實(shí)是對(duì)樣本進(jìn)行復(fù)制，這種復(fù)制會(huì)使樣本的決策判定越來越嚴(yán)格，越來越具體，導(dǎo)致分類過擬合。例如，如果原始決策為[0,10]，則在隨機(jī)過采樣后，由于復(fù)制了多個(gè)少數(shù)樣本，這使分類器確信少數(shù)類在較窄的范圍內(nèi)，分類器將給出更具體的決策區(qū)域，例如[3,6]。SMOTE算法則采用了合成新樣本的方法來增加少數(shù)類樣本的數(shù)量，其基本步驟如下：

Step1從少數(shù)類樣本A的K最近鄰少數(shù)類中隨機(jī)選取一個(gè)B，A和B的樣本特征的差向量為(B-A)。

Step2從區(qū)間(0，1)中隨機(jī)選取一個(gè)實(shí)數(shù)i作為權(quán)值。將權(quán)值i與差向量相乘得到i(B-A)。

Step3把Step 2的結(jié)果與樣本A的特征向量相加得到合成樣本A+i(B-A)。

該技術(shù)通過生成人工樣本來拓寬決策區(qū)域，因?yàn)樘砑拥綌?shù)據(jù)集中的樣本位于原始樣本的附近的合成樣本，而不是樣本本身。與帶有替換的隨機(jī)過采樣相比，決策區(qū)域更為通用。實(shí)驗(yàn)表明，SMOTE算法可以提高少數(shù)類的分類器準(zhǔn)確性，并且SMOTE算法和欠采樣的組合比單純使用欠采樣效果更好。SMOTE算法在低維不平衡數(shù)據(jù)集中運(yùn)行良好，但在一些實(shí)驗(yàn)中能觀察到，SMOTE在高維上的性能不如在低維上的性能[19]。SMOTE包含一個(gè)參數(shù)k，代表了取最近鄰的個(gè)數(shù)，文獻(xiàn)[20]介紹了如何選取合適的k值。

1.2 已有的SMOTE算法改進(jìn)

盡管SMOTE算法是解決數(shù)據(jù)不平衡問題的有效工具，但它仍有一些局限性。其沒有考慮多數(shù)類別即可生成合成樣本，由于新樣本的生成過程是隨機(jī)的，因此新生成的樣本可能會(huì)出現(xiàn)在多數(shù)類的決策區(qū)域中。隨機(jī)生成的結(jié)果是兩種類別的決策區(qū)域的重疊的概率會(huì)增加，這使得兩個(gè)類別更難以區(qū)分[11]。前人已經(jīng)提出了SMOTE算法的一些改進(jìn)版本，大多數(shù)的改進(jìn)算法都在尋找一個(gè)合適的生成區(qū)域生成新樣本并盡量避免重疊的增大。文獻(xiàn)[12]提出的Borderline SMOTE將少數(shù)樣本劃分為噪聲點(diǎn)、危險(xiǎn)點(diǎn)和安全點(diǎn)，首先刪除噪聲點(diǎn)，僅使用危險(xiǎn)點(diǎn)進(jìn)行樣本合成。Borderline SMOTE在生成過程中不僅使用少數(shù)樣本，還使用多數(shù)樣本，通過此方法可以加強(qiáng)類之間的邊界。自適應(yīng)SMOTE考慮了最近鄰居和被選取的少數(shù)樣本的距離[13]，設(shè)置了最近鄰距離的閾值，避免了樣本到合成樣本之間的距離過長，并根據(jù)不同樣本集的內(nèi)部分布特征調(diào)整閾值。基于周圍鄰域的SMOTE算法使用了最近鄰的不同定義[14]，該方法使用了最近的質(zhì)心鄰域和Graph鄰域，以確保最近的鄰域距離不太遠(yuǎn)?；诰植烤€性嵌入的SMOTE算法將局部線性嵌入算法部署到少數(shù)樣本[15]。隨機(jī)游走過采樣(RWO)引入了基于中心極限定理的過采樣方法[16]，它以新生成的少數(shù)樣本均值遵循原始分布的方式創(chuàng)建樣本。當(dāng)使用帶有SVM的SMOTE算法作為分類器時(shí)，合成采樣方法會(huì)影響SVM的內(nèi)核歸納特征空間的性能，基于內(nèi)核的SMOTE算法直接在SVM的特征空間中生成合成樣本[23]。文獻(xiàn)[24]結(jié)合了K-means聚類和SMOTE算法來創(chuàng)建新樣本，避免了噪聲的產(chǎn)生，有效地克服了類之間和類內(nèi)部的不平衡。

2 改進(jìn)算法

2.1 SMOTE算法的局限性

SMOTE算法首先找出每個(gè)少數(shù)類的k個(gè)最近鄰樣本，然后隨機(jī)選擇一個(gè)最近鄰樣本和一個(gè)實(shí)數(shù)來合成新樣本。根據(jù)算法的描述，對(duì)于單個(gè)合成樣本，只有兩個(gè)真實(shí)的少數(shù)樣本參與合成，并且合成樣本選自兩個(gè)真實(shí)樣本所對(duì)應(yīng)的線段上。換言之，合成樣本的特征向量是兩個(gè)真實(shí)樣本特征向量的線性組合。整個(gè)少數(shù)類中新樣本的潛在出現(xiàn)范圍是每個(gè)少數(shù)類樣本對(duì)之間的一組線段上。在低維特征空間中，這種方法足以描述潛在的少數(shù)類樣本分布特點(diǎn)。但當(dāng)特征空間維度較高時(shí)，線性關(guān)系太單調(diào)以致不足以描述潛在的少數(shù)樣本的分布。因?yàn)樵诘途S度空間中可能的真實(shí)樣本落在一條線段上的概率較高，但是隨著維度的增大，潛在的真實(shí)樣本落入在兩個(gè)樣本之間線段上的可能性則會(huì)越來越小。

另外，原有的合成策略不足以改變某些分類器的偏差。例如，支持向量機(jī)分類器使用支持向量來找出分隔不同類的邊界，支持向量是靠近邊界的樣本向量，是分類算法的核心，如果將SVM應(yīng)用于通過SMOTE算法進(jìn)行過采樣的數(shù)據(jù)集，參與單個(gè)樣本合成的真實(shí)樣本存在三種可能性，即兩個(gè)都是支持向量、兩個(gè)都不是支持向量、一個(gè)是支持向量且一個(gè)是非支持向量，后兩種可能性的合成樣本幾乎不能成為支持向量，因此新樣本對(duì)邊界的計(jì)算沒有幫助。對(duì)于第一種情況，新樣本不會(huì)顯著改變原始邊界，因?yàn)樗鼈兾挥谥С窒蛄康闹本€上，并且這些直線與邊界線段趨近平行。總體而言，SMOTE算法在高維度上缺乏多樣性，并且可能不會(huì)大大改變某些分類器的偏差。

2.2 改進(jìn)SMOTE算法設(shè)計(jì)

基于以上分析，SMOTE算法的缺點(diǎn)實(shí)際上有著相同的原因，即合成方法太單調(diào)，并且線段關(guān)系太簡單以致無法適應(yīng)潛在的少數(shù)類特征。為合成樣本添加一些垂直偏移可以增加多樣性，一種有效的方法是在生成過程中涉及更多的少數(shù)類樣本。

因此，本文提出了一種改進(jìn)的SMOTE算法，與原始的SMOTE算法相比，本文使用D個(gè)少數(shù)類樣本創(chuàng)建了人工樣本，這里D是特征空間的維數(shù)。首先，對(duì)于所有少數(shù)樣本，計(jì)算它們的k個(gè)相同類別的最近鄰樣本集，然后對(duì)于每個(gè)少數(shù)樣本，選擇D個(gè)鄰居和0到1/D的實(shí)數(shù)以創(chuàng)建新樣本。該方法將合成樣本空間從一維空間擴(kuò)展到D維空間，從而使新樣本更加多樣化。改進(jìn)的SMOTE算法描述如算法1所示。

算法1改進(jìn)的SMOTE算法

輸入：訓(xùn)練集中的正類樣本集合(少數(shù)類集合)P={P1,P2,…,Pmin};正類樣本的個(gè)數(shù)min;每一個(gè)正類需合成樣本的數(shù)量N;近鄰個(gè)數(shù)k;參與合成的近鄰個(gè)數(shù)D(D

輸出:一個(gè)合成樣本集合Syntheticsamples。

使用少數(shù)類集合P構(gòu)建Kd樹；

fori=1 tomindo

找出Pi的k近鄰集合：

knni={knni1,knni2,…,knnik}；

fora=1 toNdo

從knni中隨機(jī)選擇D個(gè)緊鄰樣本：

da={da1,da2,…,daD}；

計(jì)算被選取的近鄰與樣本Pa的向量差：

計(jì)算合成樣本的向量：

將生成的新樣本計(jì)入集合；

Endfor

Endfor

這里，失衡率是多數(shù)類樣本個(gè)數(shù)與少數(shù)類樣本個(gè)數(shù)的比值，N=INT(maj/min-1)，maj是多數(shù)樣本的數(shù)量。

上述的改進(jìn)算法中有兩個(gè)參數(shù)k和D，其中k表示最近鄰樣本的數(shù)量，D表示生成新樣本過程中涉及的樣本數(shù)量。原始SMOTE算法始終將參數(shù)D設(shè)置為1，這使得樣本出現(xiàn)的范圍在真實(shí)的少數(shù)類樣本的線段上。如果將D設(shè)置為2，則合成樣本將在平面上而不是在線段上。如果將D設(shè)置為特征向量的大小，則合成樣本的可能范圍將擴(kuò)展到整個(gè)特征空間。在一些特殊情況下，合成樣本的可能范圍會(huì)小于預(yù)期，如選取的最近鄰中存在某個(gè)樣本是其他樣本的線性組合，此時(shí)依然能夠生成足夠多樣的合成樣本。

新算法會(huì)輸出min×D個(gè)合成樣本，這些樣本分布在整個(gè)特征空間而不是線段中。因此，本文改進(jìn)的SMOTE算法的結(jié)果會(huì)更加多樣化，并且能夠表示潛在分布特征。與RWO算法相比，本文改進(jìn)的SMOTE算法生成的人工樣本具有更多的局部分布特征。

3 實(shí) 驗(yàn)

準(zhǔn)確率是衡量分類器性能的通用指標(biāo)，但是當(dāng)數(shù)據(jù)集不平衡時(shí)，準(zhǔn)確率并不能很好地體現(xiàn)分類器對(duì)于少數(shù)類樣本的分類性能。由于數(shù)據(jù)集中包含大量多數(shù)類樣本，因此多數(shù)類的準(zhǔn)確率主導(dǎo)了整體準(zhǔn)確率。為了評(píng)估分類器的整體性能，研究者們使用了許多其他指標(biāo)，例如AUC和F-measure。AUC是ROC(接收器工作特性曲線)曲線下的面積，ROC曲線是表示在不同分類標(biāo)準(zhǔn)下真陽率和假陽率變化的曲線。根據(jù)不同的分類器，標(biāo)準(zhǔn)也有所不同。由于ROC曲線下的面積是不同標(biāo)準(zhǔn)的積分結(jié)果，針對(duì)分類器的整體度量，因此該度量僅與分類器和數(shù)據(jù)集有關(guān)。ROC曲線如圖1所示，其中：曲線最左邊點(diǎn)的坐標(biāo)為(0，0)，最右邊點(diǎn)的坐標(biāo)為(1，1)。AUC則是ROC曲線下的的面積，即ROC在[0,1]區(qū)間的定積分。

圖1 ROC曲線示例

F-measure是精度和召回率的加權(quán)諧波平均值。由于多數(shù)類的權(quán)重更多地取決于準(zhǔn)確性，因此手動(dòng)為少數(shù)類設(shè)置適當(dāng)?shù)臋?quán)重可以對(duì)分類器進(jìn)行公平的評(píng)估。F測度的公式為：

(1)

式中：recall為召回率，recall=TP/(TP+FN)；precision為準(zhǔn)確率，precision=TP/(TP+FP)；β為諧波系數(shù)，設(shè)置β=1；F-measure為F1-measure，本文實(shí)驗(yàn)中也使用了F1-measure作為衡量指標(biāo)之一。實(shí)驗(yàn)中選擇AUC、少數(shù)類召回率、少數(shù)類準(zhǔn)確率及F1量度作為度量標(biāo)準(zhǔn)，因?yàn)檫@些衡量指標(biāo)更多地集中于分類器的整體表現(xiàn)。

本文使用的數(shù)據(jù)集來自UCI機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)集包括Adults、Forest、Phoneme和Pima。在這些數(shù)據(jù)集中Adults、Phoneme和Pima是二分類集，F(xiàn)orest是多分類集。由于Forest數(shù)據(jù)集具有兩個(gè)以上的類別，所以手動(dòng)選擇一個(gè)類作為少數(shù)類，并將其余的類合并為一個(gè)類作為多數(shù)類。某些數(shù)據(jù)集包含名義屬性，SMOTE算法是為數(shù)字屬性設(shè)計(jì)的，不能用于名詞性屬性。為了方便起見，將這些名詞性屬性刪除。改進(jìn)算法中的參數(shù)D則會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)集的屬性數(shù)有所改變。Adult、Forest、Phoneme和Pima的參數(shù)D分別為14、12、5和8。表1展示了每個(gè)數(shù)據(jù)集的詳細(xì)信息。

表1 數(shù)據(jù)集信息

實(shí)驗(yàn)中應(yīng)用了不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法作為過采樣數(shù)據(jù)集的分類器，包括KNN、CART、樸素貝葉斯分類器(Bayes)和支持向量機(jī)(SVM)。這些分類器是基于scikit-learn(https://scikit-learn.org/)構(gòu)建。

實(shí)驗(yàn)測試了三種過采樣方法，分別為SMOTE算法、本文改進(jìn)的SMOTE算法和RWO算法。SMOTE算法是本文中改進(jìn)算法的原算法。RWO算法是一種基于中心極限定理的過采樣算法，在合成新樣本的過程中首先會(huì)計(jì)算出所有少數(shù)類樣本的正態(tài)分布，再根據(jù)這個(gè)分布產(chǎn)生新樣本。所以新樣本是根據(jù)所有少數(shù)類樣本產(chǎn)生的，并且在所有屬性上都具有多樣性。本文算法是針對(duì)原算法在合成樣本多樣性上的改進(jìn)，因此選用SMOTE算法和RWO算法作為對(duì)照比較。由于所有這些方法均包含隨機(jī)因素，因此單次實(shí)驗(yàn)無法有效反映算法的性能。針對(duì)每種過采樣方法和分類器進(jìn)行了30次重復(fù)實(shí)驗(yàn)，最終結(jié)果是所有結(jié)果的平均值。每種過采樣算法和分類算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3-表5所示。4個(gè)指標(biāo)通過十折交叉驗(yàn)證進(jìn)行評(píng)估，每個(gè)指標(biāo)的評(píng)估將產(chǎn)生10個(gè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并且表中顯示的結(jié)果是所有驗(yàn)證結(jié)果的均值。

表2 Adult數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)結(jié)果

表3 Forest數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)結(jié)果

表4 Phoneme數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)結(jié)果

表5 Pima數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)結(jié)果

續(xù)表5

為了更加直觀地比較三種方法的綜合性能，本文特別比較了三種方法在不同數(shù)據(jù)集和分類算法下的ROC-AUC指數(shù)，如圖2-圖5所示。

圖2 Adult數(shù)據(jù)集ROC-AUC比較

圖3 Forest數(shù)據(jù)集ROC-AUC比較

圖4 Phoneme數(shù)據(jù)集ROC-AUC比較

圖5 Pima數(shù)據(jù)集ROC-AUC比較

根據(jù)Adult數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，本文方法具有比原始SMOTE算法更好的總體性能，尤其是在使用SVM分類器的Forest和Pima數(shù)據(jù)集的結(jié)果上，本文方法在這些數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)了更高的ROC-AUC。至于其他指標(biāo)和測試，結(jié)果提升了1%～2%。當(dāng)使用CART分類器對(duì)過采樣的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類時(shí)，SMOTE算法的性能要優(yōu)于本文方法，SMOTE算法在召回率、F1和ROC-AUC方面表現(xiàn)更好。在高失衡率數(shù)據(jù)集中，本文方法的性能不如RWO算法。但是在低失衡率數(shù)據(jù)集(如Pima)中，本文方法具有與RWO算法類似的結(jié)果。綜合結(jié)果表明本文方法優(yōu)于其他兩種方法，特別是在使用SVM時(shí)，而RWO算法在使用樸素貝葉斯分類器時(shí)具有更好表現(xiàn)。

4 結(jié) 語

數(shù)據(jù)不平衡會(huì)影響基本分類器的分類結(jié)果，使它們很難對(duì)少數(shù)類進(jìn)行公平的分類。為了解決這個(gè)問題，SMOTE算法被提出以通過生成少數(shù)樣本的合成來達(dá)到平衡。本文提出了一種SMOTE方法的改進(jìn)，使算法產(chǎn)生的合成樣本更具多樣性。實(shí)驗(yàn)表明，該方法在召回率、F1和ROC-AUC方面比原始SMOTE算法具有更好的性能，并且在使用SVM分類器的低失衡率數(shù)據(jù)集上特別有效。本文算法比原始SMOTE算法在綜合性能上也有一定的提升，在使用不同的分類算法時(shí)，本文方法和RWO算法也會(huì)有不同的表現(xiàn)。在使用樸素貝葉斯分類器時(shí)，RWO算法優(yōu)于本文方法；使用支持向量機(jī)時(shí)，本文方法則會(huì)有更好的綜合性能。盡管在整體實(shí)驗(yàn)結(jié)果上，本文方法優(yōu)于SMOTE算法，但是當(dāng)數(shù)據(jù)集的不平衡率較高時(shí)，RWO算法會(huì)比本文方法更好。因此，當(dāng)數(shù)據(jù)集高度不平衡時(shí)，還需要探索更有效的改進(jìn)策略。

本文方法比原始SMOTE算法多一個(gè)設(shè)定參數(shù)。對(duì)于不同的數(shù)據(jù)集，最佳參數(shù)是不同的，如何設(shè)置適當(dāng)?shù)膮?shù)是有待解決的問題。未來可嘗試將其他的一些改進(jìn)版本的SMOTE上使用的策略移植到本文方法上，多種策略融合或許是處理非平衡數(shù)據(jù)集分類問題的可選途徑。