本文對(duì)非平衡類數(shù)據(jù)分類問(wèn)題進(jìn)行了概述。首先在簡(jiǎn)單介紹非平衡類數(shù)據(jù)基本概念的基礎(chǔ)上，分析了非平衡類數(shù)據(jù)引起的問(wèn)題及其導(dǎo)致分類性能下降的原因；然后介紹了目前主要的解決方法，分析了現(xiàn)有處理方法的優(yōu)缺點(diǎn)；最后討論了未來(lái)的研究方向

普通分類問(wèn)題中，各個(gè)類包含的數(shù)據(jù)分布比較平衡，稀有類分類問(wèn)題中，數(shù)據(jù)的分布極不平衡。例如：將一批醫(yī)療數(shù)據(jù)分類為“癌癥患者”和“非癌癥患者”兩個(gè)類，其中 “癌癥患者”是小比例樣本（假設(shè)占總樣本的1%），稱其為目標(biāo)類，“非癌癥患者”為多數(shù)類樣本，稱為非目標(biāo)類，從大量數(shù)據(jù)中正確識(shí)別“癌癥患者”就是稀有類分類問(wèn)題。由于在數(shù)據(jù)集中所占比率太小，使得稀有類分類問(wèn)題比普通分類問(wèn)題更具挑戰(zhàn)性。

研究表明，解決稀有類分類問(wèn)題的方法總體上可以分為：基于數(shù)據(jù)集的、算法的，以及使用組合分類器方法，如Bagging、Random Forest及Rotation Forest等。

影響稀有類分類的因素有很多，本文針對(duì)其中的一個(gè)因素——樣本大小進(jìn)行研究。實(shí)驗(yàn)基于上述的若干組合分類器，在特定的類比率下通過(guò)改變樣本大小，觀察樣本大小對(duì)稀有類分類的影響。

1 影響稀有類分類的因素

通常認(rèn)為影響稀有類分類的因素是不平衡的類分布（Imbalanced class distribution），還有一些重要的因素影響稀有類分布，如小樣本規(guī)格（Small sample size）和分離性（Separability）。下面簡(jiǎn)單討論這些因素對(duì)稀有類分類的影響。

（1）不平衡的類分布：研究表明，類分布越是相對(duì)平衡的數(shù)據(jù)分類的性能越好。探討了訓(xùn)練集的類分布和判定樹(shù)分類性能的關(guān)系，但是不能確定多大的類分布比率使得分類性能下降。研究表明，在有些應(yīng)用中1:35時(shí)不能很好地建立分類器，而有的應(yīng)用中1:10時(shí)就很難建立了。

（2）樣本大小：給定特定的類分布比率（稀有類實(shí)例和普通類實(shí)例的比值），樣本大小在確定一個(gè)好的分類模型中起著非常重要的作用，要在有限的樣本中發(fā)現(xiàn)稀有類內(nèi)在的規(guī)律是不可能的。改變?cè)摂?shù)據(jù)集的樣本大小，使得稀有類實(shí)例為50個(gè)，非稀有類實(shí)例為1 000個(gè)。結(jié)果是類分布同樣為1:20，但是前者沒(méi)有后者提供的稀有類信息量大，稀有類分類的性能沒(méi)有后者高。

（3）分離性：從普通類中區(qū)分出稀有類是稀有類分類的關(guān)鍵問(wèn)題。假定每個(gè)類中存在高度可區(qū)分模式，則不需要很復(fù)雜的規(guī)則區(qū)分它們。但是如果在一些特征空間上不同類的模式有重疊就會(huì)極大降低被正確識(shí)別的稀有類實(shí)例數(shù)目。

根據(jù)以上分析可知，由于影響稀有類分類的因素多種多樣，使得稀有類分類問(wèn)題更加復(fù)雜，分類的性能降低。本文在其他因素相同的前提下研究樣本大小對(duì)稀有類分類的影響。實(shí)驗(yàn)證明在類分布相同的情況下，樣本越大稀有類分類的性能越好。

2 稀有類分類的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)

常用的分類算法的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)有：預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率、速度、強(qiáng)壯性、可規(guī)模性及可解釋性。通常使用分類器的總準(zhǔn)確率來(lái)評(píng)價(jià)普通類的分類效果。而對(duì)于稀有類分類問(wèn)題，由于關(guān)注的焦點(diǎn)不同，僅用準(zhǔn)確率是不合適的。

在稀有類分類問(wèn)題中應(yīng)更關(guān)注稀少目標(biāo)類的正確分類率。在評(píng)價(jià)稀有類分類時(shí)，還應(yīng)該采用其他的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

這里假設(shè)只考慮包含兩個(gè)類的二元分類問(wèn)題，設(shè)C類為目標(biāo)類，即稀有類，NC為非目標(biāo)類。根據(jù)分類器的預(yù)測(cè)類標(biāo)號(hào)和實(shí)際類標(biāo)號(hào)的分布情況存在如表1所示的混合矩陣（Confusion Matrix）。

根據(jù)表1得到如下度量：

3 組合分類器介紹

組合分類器是目前機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別方面研究的熱門領(lǐng)域之一，大量研究表明，在理論和實(shí)驗(yàn)中，組合方法比單個(gè)分類模型有明顯的優(yōu)勢(shì)。常用的組合分類器有：Bagging、Random Forest及Rotation Forest。

3.1 Bagging介紹

Bagging算法是一種投票方法，各個(gè)分類器的訓(xùn)練集由原始訓(xùn)練集利用可重復(fù)取樣（bootstrap sampling）技術(shù)獲得，其過(guò)程如下：對(duì)于迭代t（t=1，2，…，T），訓(xùn)練集St采用放回選樣，由原始樣本集S選取。由于使用放回選樣，S的某些樣本可能不在St中，而其他的可能出現(xiàn)多次。由每個(gè)訓(xùn)練集St學(xué)習(xí)，得到一個(gè)分類算法Ct。為對(duì)一個(gè)未知的樣本X分類，每個(gè)分類算法Ct返回它的類預(yù)測(cè)，算作一票。Bagging的分類算法C*統(tǒng)計(jì)得票，并將得票最高的類賦予X[1]。

3.2 Random Forest介紹

隨機(jī)森林是一個(gè)包含多個(gè)決策樹(shù)的分類器， 并且其輸出的類別是由個(gè)別樹(shù)輸出的類別的眾數(shù)而定。 Leo Breiman和Adele Cutler發(fā)展出推論出隨機(jī)森林的算法。 而 "Random Forests" 是他們的商標(biāo)。 這個(gè)術(shù)語(yǔ)是1995年由貝爾實(shí)驗(yàn)室的Tin Kam Ho所提出的隨機(jī)決策森林（random decision forests）而來(lái)的。這個(gè)方法則是結(jié)合 Breimans 的 "Bootstrap aggregating" 想法和 Ho 的"random subspace method"" 以建造決策樹(shù)的集合。重復(fù)M次這樣的抽樣過(guò)程分別得到M棵決策樹(shù)的學(xué)習(xí)樣本。單棵決策樹(shù)建造過(guò)程不進(jìn)行剪枝，森林形成之后，對(duì)于一個(gè)新的樣本，每棵樹(shù)都得出相應(yīng)的分類結(jié)論，最后由所有樹(shù)通過(guò)簡(jiǎn)單多數(shù)投票決定分類結(jié)果。

3.3 Rotation Forest介紹

Rotation Forest是一個(gè)基于判定樹(shù)的組合分類器，其基本思想如下：假設(shè)x=[x1，…，xn]為不含類標(biāo)號(hào)的數(shù)據(jù)集X的一個(gè)元組，則該數(shù)據(jù)集可以表示為N×n的矩陣；定義Y=[y1，…，yN]為X中元組對(duì)應(yīng)的類標(biāo)號(hào)集合，其中yi∈{w1，…，wc}；定義D1，…，DL為組合方法中的基分類器；F為屬性集合。Rotation Forest意在建立L個(gè)不同的準(zhǔn)確的分類器。基于新的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到Di分類器。L次不同的屬性集劃分得到L個(gè)不同的提取特征集，映射原始數(shù)據(jù)得到L個(gè)不同的數(shù)據(jù)集，分別訓(xùn)練得到L個(gè)分類器。對(duì)于未知樣本的實(shí)例X，組合L個(gè)分類器計(jì)算每個(gè)類的置信度，將其歸類于置信度最高的類中。

為了驗(yàn)證稀有類分類算法受到樣本規(guī)格大小的影響，使用UCI機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)[8]中的稀有類數(shù)據(jù)集sick作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。實(shí)驗(yàn)采用十折交叉驗(yàn)證的方法統(tǒng)計(jì)分類的準(zhǔn)確率。

sick數(shù)據(jù)集的基本情況為：30個(gè)屬性（帶類標(biāo)號(hào)）、2個(gè)類（0，1），共有實(shí)例3 772條。其中sick和negative類分別擁有實(shí)例數(shù)目3 541和231，分別占總樣本比例93.88％和6.12％。sick類可看作稀有類。

4.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

基于每個(gè)數(shù)據(jù)集，采用weka平臺(tái)提供的unsupervised resample數(shù)據(jù)預(yù)處理方法改變樣本規(guī)格的大小，使得實(shí)例數(shù)目分別是原始數(shù)據(jù)的倍到10倍不等。對(duì)這些處理后的數(shù)據(jù)集分別應(yīng)用組合分類器bagging、FandomForest和Rotation Forest算法進(jìn)行分類。

表2是應(yīng)用Rotation Forest算法在處理后得到的sick數(shù)據(jù)集上關(guān)于sick類的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。sick數(shù)據(jù)集樣本被擴(kuò)充了若干倍不等。

表3是應(yīng)用Random Forest算法在處理后得到的sick數(shù)據(jù)集上關(guān)于sick類的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。sick數(shù)據(jù)集樣本被擴(kuò)充了若干倍不等。

表4是應(yīng)用Bagging算法在處理后得到的sick數(shù)據(jù)集上關(guān)于sick類的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。Bagging算法在sick數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn)時(shí)，樣本被擴(kuò)充到10倍后，recall值仍沒(méi)有達(dá)到1，后來(lái)實(shí)驗(yàn)又將樣本擴(kuò)充至12倍，但由于內(nèi)存不夠?qū)嶒?yàn)終止。

通過(guò)上述表格中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，可以看到隨著樣本規(guī)格變大，衡量稀有類分類的這些參數(shù)也呈遞增。這也意味著隨著稀有類實(shí)例數(shù)目的增加，算法可以獲得更多關(guān)于稀有類的信息，從而有利于對(duì)稀有類實(shí)例的識(shí)別。

4.2 結(jié)果分析

通常認(rèn)為影響稀有類分類的重要因素是數(shù)據(jù)分布的不平衡性，也就是說(shuō)對(duì)于稀有類問(wèn)題，普通的分類算法往往失效，但本文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，數(shù)據(jù)分布的不平衡性影響稀有類分類的一個(gè)因素，在特定的類比率下，使樣本規(guī)格變大，普通的分類算法往往也可以取得很好的分類結(jié)果。

本文對(duì)稀有類分類問(wèn)題進(jìn)行了研究，分析了影響稀有類分類問(wèn)題的因素，探討了稀有類分類的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。針對(duì)影響稀有類分類的一個(gè)因素：樣本規(guī)格的大小進(jìn)行研究，在同等類分布比率下，改變樣本規(guī)格的大小，在weka平臺(tái)下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，得到數(shù)據(jù)集中稀有類的recall、precision和F-measure值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在特定的類比率下，使樣本規(guī)格變大，普通的分類算法往往也可以取得很好的分類結(jié)果。同時(shí)也說(shuō)明，數(shù)據(jù)分布的不平衡性只是影響稀有類分類的一個(gè)因素，即使數(shù)據(jù)分布極不平衡。