Imbalanced-learn介紹及使用教程

一、Imbalanced-learn是什麼

Imbalanced-learn是一個Python庫，專門用於處理各種不平衡的分類問題。不平衡數據指的是訓練集中某些類別的樣本數量明顯少於其他類別的情況。這種數據不平衡會給分類器帶來困難，影響最終分類效果。Imbalanced-learn庫提供了一系列的算法和工具，幫助我們解決不平衡數據的問題。

Imbalanced-learn可以用於二分類和多分類問題。它提供了多種過採樣、欠採樣和基於集成方法的算法，可以非常方便地對不平衡數據進行處理。同時，使用Imbalanced-learn不需要修改原有的分類器，只需要在訓練之前通過Imbalanced-learn對數據進行預處理即可。

二、Imbalanced-learn的安裝

Imbalanced-learn可以通過pip命令來安裝：

pip install imbalanced-learn

三、使用Imbalanced-learn進行分類

Imbalanced-learn提供了多種算法和工具用於處理不平衡數據。下面分別介紹主要的幾種方法：

1. 過採樣算法

過採樣算法是通過增加少數類別的樣本來平衡樣本分布，從而提高分類效果。Imbalanced-learn提供了三種過採樣算法：

（1）RandomOverSampler

RandomOverSampler是一種基於隨機過採樣的算法，它會從少數類別的樣本中隨機抽樣來進行重複抽樣。

from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler

# 構建隨機過採樣對象
ros = RandomOverSampler(random_state=0)

# 進行隨機過採樣
X_resampled, y_resampled = ros.fit_sample(X, y)

（2）SMOTE

SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）算法是一種基於合成過採樣的算法，它會在少數類樣本之間進行插值來生成新的少數類樣本。

from imblearn.over_sampling import SMOTE

# 構建SMOTE對象
sm = SMOTE(random_state=0)

# 進行SMOTE過採樣
X_resampled, y_resampled = sm.fit_sample(X, y)

（3）ADASYN

ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）算法是一種基於自適應合成過採樣的算法。它會根據每個少數類別樣本的密度分布來生成新的少數類別樣本。

from imblearn.over_sampling import ADASYN

# 構建ADASYN對象
ada = ADASYN(random_state=0)

# 進行ADASYN過採樣
X_resampled, y_resampled = ada.fit_sample(X, y)

2. 欠採樣算法

欠採樣算法是通過減少多數類別的樣本來平衡樣本分布，從而提高分類效果。Imbalanced-learn提供了四種欠採樣算法：

（1）RandomUnderSampler

RandomUnderSampler是一種基於隨機欠採樣的算法，它會從多數類別的樣本中隨機抽樣來進行欠採樣。

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

# 構建隨機欠採樣對象
rus = RandomUnderSampler(random_state=0)

# 進行隨機欠採樣
X_resampled, y_resampled = rus.fit_sample(X, y)

（2）NearMiss

NearMiss算法是基於距離的欠採樣算法。它會根據K近鄰的方式將多數類別樣本減少到與少數類別樣本一樣多。

from imblearn.under_sampling import NearMiss

# 構建NearMiss對象
nm = NearMiss(random_state=0)

# 進行NearMiss欠採樣
X_resampled, y_resampled = nm.fit_sample(X, y)

（3）TomekLinks

TomekLinks算法是基於樣本之間的Tomek鏈接關係進行欠採樣的算法。它會將一個少數類別樣本和一個多數類別樣本之間的Tomek鏈接去掉，因為這個鏈接往往表明這兩個樣本之間的邊界不清晰。

from imblearn.under_sampling import TomekLinks

# 構建TomekLinks對象
tl = TomekLinks(random_state=0)

# 進行TomekLinks欠採樣
X_resampled, y_resampled = tl.fit_sample(X, y)

（4）InstanceHardnessThreshold

InstanceHardnessThreshold算法是一種基於分類器的欠採樣算法。它會通過分類器的分類結果來判定哪些樣本可以被刪去。

from imblearn.under_sampling import InstanceHardnessThreshold
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 構建K近鄰分類器
knn = KNeighborsClassifier()

# 構建InstanceHardnessThreshold對象
iht = InstanceHardnessThreshold(estimator=knn)

# 進行InstanceHardnessThreshold欠採樣
X_resampled, y_resampled = iht.fit_sample(X, y)

3. 集成方法

集成方法是通過結合不同分類器的結果來提高分類效果的方法。Imbalanced-learn提供了兩種基於集成方法的算法：

（1）EasyEnsemble

EasyEnsemble算法是一種基於Bagging的集成方法。它會將原始的不平衡樣本分成多個子集，並在每個子集上訓練一個分類器。最終的分類結果是所有分類器的加權結果。

from imblearn.ensemble import EasyEnsemble
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 構建決策樹分類器
dt = DecisionTreeClassifier()

# 構建EasyEnsemble對象
ee = EasyEnsemble(random_state=0, estimator=dt)

# 進行EasyEnsemble集成
X_resampled, y_resampled = ee.fit_sample(X, y)

（2）BalanceCascade

BalanceCascade算法也是一種基於Bagging的集成方法。與EasyEnsemble不同的是，BalanceCascade會在每個子集訓練一個分類器，並通過分類結果重複篩選出更少的多數類別樣本。最終的分類結果是所有分類器的加權結果。

from imblearn.ensemble import BalanceCascade
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 構建決策樹分類器
dt = DecisionTreeClassifier()

# 構建BalanceCascade對象
bc = BalanceCascade(random_state=0, estimator=dt)

# 進行BalanceCascade集成
X_resampled, y_resampled = bc.fit_sample(X, y)

四、總結

Imbalanced-learn是一個非常好用的Python庫，可以幫助我們解決不平衡數據的問題。通過不同的算法和工具，我們可以很方便地進行過採樣、欠採樣和基於集成方法的處理。使用Imbalanced-learn可以大大提高不平衡分類問題的分類效果。