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机器学习中需要了解的 5 种基础采样方法

时间:2020-05-12 来源:机器人在线 阅读:5080

WalmartLabs 的数据科学家 Rahul Agarwal 提出了数据科学家需要了解的 5 种基础采样方法,包括简单随机抽样、分层采样、水塘采样、随机欠采样和过采样等。采样是数据科学中常见问题,工业机器人数据采样中也会用到。

以下是关于Rahul Agarwal 分享的内容,编译整理如下。


数据科学实际上是就是研究算法。

我每天都在努力学习许多算法,所以我想列出一些最常见和最常用的算法。

本文介绍了在处理数据时可以使用的一些最常见的采样技术。


简单随机抽样


假设您要选择一个群体的子集,其中该子集的每个成员被选择的概率都相等。

下面我们从一个数据集中选择 100 个采样点。

sample_df = df.sample(100)


分层采样

假设我们需要估计选举中每个候选人的平均票数。现假设该国有 3 个城镇:


A 镇有 100 万工人,

B 镇有 200 万工人,以及

C 镇有 300 万退休人员。


我们可以选择在整个人口中随机抽取一个 60 大小的样本,但在这些城镇中,随机样本可能不太平衡,因此会产生偏差,导致估计误差很大。


相反,如果我们选择从 A、B 和 C 镇分别抽取 10、20 和 30 个随机样本,那么我们可以在总样本大小相同的情况下,产生较小的估计误差。


使用 python 可以很容易地做到这一点:


from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y,? test_size=0.25)


水塘采样

我喜欢这个问题陈述:


假设您有一个项目流,它长度较大且未知以至于我们只能迭代一次。

创建一个算法,从这个流中随机选择一个项目,这样每个项目都有相同的可能被选中。


我们怎么能做到这一点?

假设我们必须从无限大的流中抽取 5 个对象,且每个元素被选中的概率都相等。


import randomdef generator(max):

?number = 1

?while number < max:

?number += 1

?yield number# Create as stream generator

stream = generator(10000)# Doing Reservoir Sampling from the stream

k=5

reservoir = []

for i, element in enumerate(stream):

?if i+1<= k:

?reservoir.append(element)

?else:

?probability = k/(i+1)

?if random.random() < probability:

?# Select item in stream and remove one of the k items already selected

?reservoir[random.choice(range(0,k))] = elementprint(reservoir)

------------------------------------

[1369, 4108, 9986, 828, 5589]


从数学上可以证明,在样本中,流中每个元素被选中的概率相同。这是为什么呢?

当涉及到数学问题时,从一个小问题开始思考总是有帮助的。

所以,让我们考虑一个只有 3 个项目的流,我们必须保留其中 2 个。

当我们看到第一个项目,我们把它放在清单上,因为我们的水塘有空间。在我们看到第二个项目时,我们把它放在列表中,因为我们的水塘还是有空间。

现在我们看到第三个项目。这里是事情开始变得有趣的地方。我们有 2/3 的概率将第三个项目放在清单中。

现在让我们看看第一个项目被选中的概率:


移除第一个项目的概率是项目 3 被选中的概率乘以项目 1 被随机选为水塘中 2 个要素的替代候选的概率。这个概率是:

2/3*1/2 = 1/3

因此,选择项目 1 的概率为:

1–1/3=2/3


我们可以对第二个项目使用完全相同的参数,并且可以将其扩展到多个项目。

因此,每个项目被选中的概率相同:2/3 或者用一般的公式表示为 K/N


随机欠采样和过采样

我们经常会遇到不平衡的数据集。

一种广泛采用的处理高度不平衡数据集的技术称为重采样。它包括从多数类(欠采样)中删除样本或向少数类(过采样)中添加更多示例。

让我们先创建一些不平衡数据示例。

from sklearn.datasets import make_classificationX, y = make_classification( n_classes=2, class_sep=1.5, weights=[0.9, 0.1], n_informative=3, n_redundant=1, flip_y=0, n_features=20, n_clusters_per_class=1, n_samples=100, random_state=10)X = pd.DataFrame(X)X[ target ] = y

我们现在可以使用以下方法进行随机过采样和欠采样:

num_0 = len(X[X[ target ]==0])num_1 = len(X[X[ target ]==1])print(num_0,num_1)# random undersampleundersampled_data = pd.concat([ X[X[ target ]==0].sample(num_1) , X[X[ target ]==1] ])print(len(undersampled_data))# random oversampleoversampled_data = pd.concat([ X[X[ target ]==0] , X[X[ target ]==1].sample(num_0, replace=True) ])print(len(oversampled_data))------------------------------------------------------------OUTPUT:90 1020180


使用 imbalanced-learn 进行欠采样和过采样


imbalanced-learn(imblearn)是一个用于解决不平衡数据集问题的 python 包,它提供了多种方法来进行欠采样和过采样。


a. 使用 Tomek Links 进行欠采样:


imbalanced-learn 提供的一种方法叫做 Tomek Links。Tomek Links 是邻近的两个相反类的例子。

在这个算法中,我们最终从 Tomek Links 中删除了大多数元素,这为分类器提供了一个更好的决策边界。

from imblearn.under_sampling import TomekLinks


tl = TomekLinks(return_indices=True, ratio= majority )

X_tl, y_tl, id_tl = tl.fit_sample(X, y)


b. 使用 SMOTE 进行过采样:


在 SMOE(Synthetic Minority Oversampling Technique)中,我们在现有元素附近合并少数类的元素。


from imblearn.over_sampling import SMOTE


smote = SMOTE(ratio= minority )

X_sm, y_sm = smote.fit_sample(X, y)

imbLearn 包中还有许多其他方法,可以用于欠采样(Cluster Centroids, NearMiss 等)和过采样(ADASYN 和 bSMOTE)。


结论


算法是数据科学的生命线。

抽样是数据科学中的一个重要课题,但我们实际上并没有讨论得足够多。

有时,一个好的抽样策略会大大推进项目的进展。错误的抽样策略可能会给我们带来错误的结果。因此,在选择抽样策略时应该小心。

好的文章,需要您的鼓励

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