好久沒有更新自己寫的文章了，相信很多讀者都會比較失望，甚至取關了吧，在此向各位網友道個歉。文章未及時更新的主要原因是目前在寫Python和R語言相關的書籍，激動的是基于Python的數據分析與挖掘的書已經編寫完畢，后期還繼續書寫R語言相關的內容。希望得到網友的理解，為晚來的新文章再次表示抱歉。

　　本次分享的主題是關于數據挖掘中常見的非平衡數據的處理，內容涉及到非平衡數據的解決方案和原理，以及如何使用Python這個強大的工具實現平衡的轉換。

　　SMOTE算法的介紹

　　在實際應用中，讀者可能會碰到一種比較頭疼的問題，那就是分類問題中類別型的因變量可能存在嚴重的偏倚，即類別之間的比例嚴重失調。如欺詐問題中，欺詐類觀測在樣本集中畢竟占少數;客戶流失問題中，非忠實的客戶往往也是占很少一部分;在某營銷活動的響應問題中，真正參與活動的客戶也同樣只是少部分。

　　如果數據存在嚴重的不平衡，預測得出的結論往往也是有偏的，即分類結果會偏向于較多觀測的類。對于這種問題該如何處理呢？最簡單粗暴的辦法就是構造1:1的數據，要么將多的那一類砍掉一部分（即欠采樣），要么將少的那一類進行Bootstrap抽樣（即過采樣）。但這樣做會存在問題，對于第一種方法，砍掉的數據會導致某些隱含信息的丟失;而第二種方法中，有放回的抽樣形成的簡單復制，又會使模型產生過擬合。

　　為了解決數據的非平衡問題，2002年Chawla提出了SMOTE算法，即合成少數過采樣技術，它是基于隨機過采樣算法的一種改進方案。該技術是目前處理非平衡數據的常用手段，并受到學術界和工業界的一致認同，接下來簡單描述一下該算法的理論思想。

　　SMOTE算法的基本思想就是對少數類別樣本進行分析和模擬，并將人工模擬的新樣本添加到數據集中，進而使原始數據中的類別不再嚴重失衡。該算法的模擬過程采用了KNN技術，模擬生成新樣本的步驟如下：

　　采樣最鄰近算法，計算出每個少數類樣本的K個近鄰;

　　從K個近鄰中隨機挑選N個樣本進行隨機線性插值;

　　構造新的少數類樣本;

　　將新樣本與原數據合成，產生新的訓練集;

　　為了使讀者理解SMOTE算法實現新樣本的模擬過程，可以參考下圖和人工新樣本的生成過程：

　　如上圖所示，實心圓點代表的樣本數量要明顯多于五角星代表的樣本點，如果使用SMOTE算法模擬增加少類別的樣本點，則需要經過如下幾個步驟：

　　利用KNN算法，選擇離樣本點x1最近的K個同類樣本點（不妨最近鄰為5）;

　　從最近的K個同類樣本點中，隨機挑選M個樣本點（不妨M為2），M的選擇依賴于最終所希望的平衡率;

　　對于每一個隨機選中的樣本點，構造新的樣本點;新樣本點的構造需要使用下方的公式：

　　其中，xi表示少數類別中的一個樣本點（如圖中五角星所代表的x1樣本）;xj表示從K近鄰中隨機挑選的樣本點j;rand（0，1）表示生成0~1之間的隨機數。

　　假設圖中樣本點x1的觀測值為（2，3，10，7），從圖中的5個近鄰中隨機挑選2個樣本點，它們的觀測值分別為（1，1，5，8）和（2，1，7，6），所以，由此得到的兩個新樣本點為：

　　重復步驟1）、2）和3），通過迭代少數類別中的每一個樣本xi，最終將原始的少數類別樣本量擴大為理想的比例;

　　通過SMOTE算法實現過采樣的技術并不是太難，讀者可以根據上面的步驟自定義一個抽樣函數。當然，讀者也可以借助于imblearn模塊，并利用其子模塊over_sampling中的SMOTE“類”實現新樣本的生成。有關該“類”的語法和參數含義如下：

　　ratio：用于指定重抽樣的比例，如果指定字符型的值，可以是’minority’，表示對少數類別的樣本進行抽樣、’majority’，表示對多數類別的樣本進行抽樣、’not minority’表示采用欠采樣方法、’all’表示采用過采樣方法，默認為’auto’，等同于’all’和’not minority’;如果指定字典型的值，其中鍵為各個類別標簽，值為類別下的樣本量;

　　random_state：用于指定隨機數生成器的種子，默認為None，表示使用默認的隨機數生成器;

　　k_neighbors：指定近鄰個數，默認為5個;

　　m_neighbors：指定從近鄰樣本中隨機挑選的樣本個數，默認為10個;

　　kind：用于指定SMOTE算法在生成新樣本時所使用的選項，默認為’regular’，表示對少數類別的樣本進行隨機采樣，也可以是’borderline1’、’borderline2’和’svm’;

　　svm_estimator：用于指定SVM分類器，默認為sklearn.svm.SVC，該參數的目的是利用支持向量機分類器生成支持向量，然后再生成新的少數類別的樣本;

　　n_jobs：用于指定SMOTE算法在過采樣時所需的CPU數量，默認為1表示僅使用1個CPU運行算法，即不使用并行運算功能;

　　分類算法的應用實戰

　　本次分享的數據集來源于德國某電信行業的客戶歷史交易數據，該數據集一共包含條4，681記錄，19個變量，其中因變量churn為二元變量，yes表示客戶流失，no表示客戶未流失;剩余的自變量包含客戶的是否訂購國際長途套餐、語音套餐、短信條數、話費、通話次數等。接下來就利用該數據集，探究非平衡數據轉平衡后的效果。

　　如上圖所示，流失用戶僅占到8.3%，相比于未流失用戶，還是存在比較大的差異的。可以認為兩種類別的客戶是失衡的，如果直接對這樣的數據建模，可能會導致模型的結果不夠準確。不妨先對該數據構建隨機森林模型，看看是否存在偏倚的現象。

　　原始數據表中的state變量和Area_code變量表示用戶所屬的“州”和地區編碼，直觀上可能不是影響用戶是否流失的重要原因，故將這兩個變量從表中刪除。除此，用戶是否訂購國際長途業務international_plan和語音業務voice_mail_plan，屬于字符型的二元值，它們是不能直接代入模型的，故需要轉換為0-1二元值。

　　如上表所示，即為清洗后的干凈數據，接下來對該數據集進行拆分，分別構建訓練數據集和測試數據集，并利用訓練數據集構建分類器，測試數據集檢驗分類器：

　　如上結果所示，決策樹的預測準確率超過93%，其中預測為no的覆蓋率recall為97%，但是預測為yes的覆蓋率recall卻為62%，兩者相差甚遠，說明分類器確實偏向了樣本量多的類別（no）。

　　如上圖所示，ROC曲線下的面積為0.795，AUC的值小于0.8，故認為模型不太合理。（通常拿AUC與0.8比較，如果大于0.8，則認為模型合理）。接下來，利用SMOTE算法對數據進行處理：

　　如上結果所示，對于訓練數據集本身，它的類別比例還是存在較大差異的，但經過SMOTE算法處理后，兩個類別就可以達到1:1的平衡狀態。下面就可以利用這個平衡數據，重新構建決策樹分類器了：

　　如上結果所示，利用平衡數據重新建模后，模型的準確率同樣很高，為92.6%（相比于原始非平衡數據構建的模型，準確率僅下降1%），但是預測為yes的覆蓋率提高了10%，達到72%，這就是平衡帶來的好處。

　　最終得到的AUC值為0.836，此時就可以認為模型相對比較合理了。