二分类结局不均衡,如何回归

Question

如题所述

Answer 1

针对二分类结局不均衡问题，常用的解决方法有：

1. 对样本进行采样。可以通过过采样、欠采样等方法，调整正负样本的比例，使得训练集中正负样本比例相对均衡。过采样方法包括SMOTE和ADASYN等，欠采样方法包括随机欠采样和基于聚类的欠采样等。

2. 修改损失函数。一般来说，模型的损失函数是根据正负样本的比例来计算的，因此需要对损失函数进行改动。可以使用Focal Loss或者Cost-Senstive Learning等方法来修改损失函数。

3. 调整算法参数。在算法中可通过设置阈值、调整惩罚系数等参数，来调整模型的灵敏度，提高对少数类的识别和预测能力。

4. 结合集成学习方法。例如Boosting算法或者Bagging算法等，将多个弱学习器进行结合，来提高模型的整体效果。

需要注意的是，不同的数据集和场景下，每种方法的效果和适用程度都可能不同，需要根据具体情况选择合适的解决方法。

Answer 2

针对二分类结局不均衡的情况，我们可以采取以下方法回归：使用代价敏感的学习算法。
代价敏感学习算法是一种考虑了不同错误代价的学习算法，它可以根据不同类别的错误率给出不同的代价值，从而用更加平衡的方式进行分类。举个例子，如果我们在分类银行客户是否会违约时，将违约客户误判为不违约的代价要比将不违约客户误判为违约的代价高很多，那么我们就可以使用代价敏感学习算法，根据不同的代价值进行分类，从而达到更好的分类效果。
具体实现代价敏感学习算法的方式有很多，比如改变样本权重、改变决策阈值等。其中，改变样本权重的方式比较简单有效，我们可以使用类似于SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）的方法，对少数类样本进行过采样，从而使得不同类别的样本数量更加平衡，进而达到更好的分类效果。
除了代价敏感学习算法之外，我们还可以使用一些其他的方法来回归二分类结局不均衡的问题，比如基于集成学习的方法（比如bagging、boosting等）、基于核函数的方法（比如SVM等）等等。不同的方法适用于不同的场景，需要根据具体情况选择。
总之，针对二分类结局不均衡的问题，我们可以使用代价敏感学习算法等一系列方法进行回归，从而提高分类效果，使得不同类别的样本数量更加平衡。