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基于三支决策的不平衡数据过采样方法

更新时间：2019-12-24 04:15:47 大小：1M 上传用户：守着阳光1985查看TA发布的资源 标签：不平衡数据分类 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

采样是解决不平衡数据分类问题的一个有效途径.文中结合三支决策理论,根据样本分布将样本划分成三个区域:正域、边界域和负域;在此基础上,分别对边界域和负域中的小类样本进行不同的过采样处理,提出了一种基于三支决策的不平衡数据过采样算法(TWD-IDOS算法).实验结果表明,在C4.5、KNN和CART等分类器上,文中提出的算法能有效解决不平衡数据的二分类问题,在Recall、F-value、AUC等指标上优于文献中的过采样算法.


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基于三支决策的不平衡数据过采样方法.pdf 1M

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1
Vol． 46 No． 1  
Jan． 2018  
第
期
电
子
学
报
2018  
1
ACTA ELECTRONICA SINICA  
年
月
基于三支决策的不平衡数据过采样方法  
， ，  
胡 峰 王 蕾 周 耀  
(
( ) ， 400065)  
计算智能重庆市重点实验室 重庆邮电大学 重庆  
:
． ，  
采样是解决不平衡数据分类问题的一个有效途径 文中结合三支决策理论 根据样本分布将样本划分  
摘
要
: 、 ; ， ，  
成三个区域 正域 边界域和负域 在此基础上 分别对边界域和负域中的小类样本进行不同的过采样处理 提出了一  
( TWD-IDOS  
) ． ，  
算法 实验结果表明 在  
C4. 5、KNN  
CART ，  
等分类器上 文  
种基于三支决策的不平衡数据过采样算法  
和
，
中提出的算法能有效解决不平衡数据的二分类问题 在  
Recall、F-value、AUC  
．
等指标上优于文献中的过采样算法  
:
;
;
;
; SMOTE  
关键词  
中图分类号  
URL: http: / /www． ejournal． org． cn  
三支决策 邻域粗糙集 边界采样 不平衡数据  
:
TP39  
:
A
: 0372-2112 ( 2018) 01-0135-10  
DOI: 10． 3969 /j． issn． 0372-2112． 2018． 01． 019  
文献标识码  
文章编号  
电子学报  
An Oversampling Method for Imbalance Data Based on  
Three-Way Decision Model  
HU Feng，WANG Lei，ZHOU Yao  
( Chongqing Key Laboratory of Computational Intelligence ( Chongqing University of Posts and Telecommunications) ，Chongqing 400065，China)  
Abstract: Sampling is an effective way to solve the problem of unbalanced data classification． According to the distri-  
bution of samples，we employ the three-way decision model to divide the universe into three parts: positive region，boundary  
region and negative region． After that，we oversample the minority class samples in boundary region and negative region re-  
spectively． Then，a novel oversampling algorithm for imbalance data based on three-way decision model，namely TWD-  
IDOS，is developed． The experimental results show that the proposed method can effectively solve the two-class classification  
problems of imbalanced data and has a better performance in such measures ( Recall、F-value、AUC) on C45，KNN and  
CART classifiers than other oversampling methods．  
Key words: three-way decision; neighborhood rough set; boundary sampling; imbalanced data; SMOTE  
过采样的本质就是通过各种手段增加小类样本数  
1
引言  
， ，  
目 最简单的方法就是随机复制小类样本 但这种采样  
［1］  
不平衡数据集的分类问题是机器学习和模式识别  
．
，
因此 许多学者提出了一些更高效  
容易导致过拟合  
［2］  
， ，  
领域中的一个热点问题 迄今为止 针对此问题的解决  
．
的过采样方法 最具代表性的则是  
SMOTE  
，
算法 该算  
: ，  
方法主要分为两大类 一类是数据预处理方法 目的是  
Chawla  
法是  
等人提出的一种简单有效的智能过采样方  
［3］  
，
降低类别之间的不平衡性 在此层面上主要的方法是  
，
．
，
法 能 够 有 效 避 免 分 类 器 的 过 拟 合 现 象  
但 是  
算法对每个小类样本的采样存在一定的盲目  
性 导致有些合成的小类样本影响大类样本的泛化空  
SMOTE  
， ( )  
重采样 增加小类样本的数目 过采样 或减少大类样  
SMOTE  
，
( ) ; ，  
本的数目 欠采样 另一类则是在分类算法上着手 提  
，
．
间 从而降低其分类效果 针对  
在过采样过程中  
出新的有效的分类算法或改进现有的分类算法以适应  
， ．  
存在的问题 许多学者提出了不同的改进方法 比如  
:
， 、  
对不平衡数据分类的目的 主要包括单类学习 集成学  
［4］  
Borderline-SMOTE  
， ，  
只对边界点采样 在一定程  
方法  
、 ．  
习 代价敏感学习等方法 但是它们没有改变类别之间  
［5］  
，
度上 避免了合成冗余样本  
; ASMOTE  
，
考虑了大  
方法  
， ．  
的不平衡性 限制了算法的广泛应用 所以在实际应用  
，
类样本的分布信息 避免了新合成的小类样本落在大  
，
场景中 采用更多的是数据采样的方法  
．
: 2016-05-10;  
: 2016-10-31; :  
责任编辑 孙瑶  
收稿日期  
修回日期  
:
基金项目 国家自然科学基金  
( No． 61309014，No． 61379114，No． 61472056) ;  
( No． 15XJA630003) ;  
重庆市基础与前沿研究计  
教育部人文社科规划  
( No． KJ1500416)  
重庆市教委科学技术研究  
( No． cstc2013jcyjA40063，No． cstc2014jcyjA40049) ;  
划
136  
2018  
年
电
子
学
报
［6］  
; SMOTE-RSB*  
，
，
空间点的邻域来粒化论域空间 将邻域理解为基本信  
类样本的近邻区域  
方法  
结合了粗糙  
，
息粒子 用来描述空间中的其他概念  
．
， ，  
集理论是一种混合采样方法 通过筛选 把影响大类样  
［19］  
1
x
U，B C，x  
，
本泛化空间的新合成的小类样本剔除 从而保证了大  
定义  
给定任意  
∈
在属性子集  
i
i
［7］  
B
( x )  
i
:
定义为  
上的邻域 δ  
; KSMOTE  
SMOTE  
，
算法进行扩展  
类样本的识别率  
对
B
( x ) = { x | x U， ( x ，x )  
∈ Δ  
j
}
( 1)  
δ
≤δ  
j
，
通过在特征空间中合成新样本 以解决不同空间处理  
B
i
j
B
i
．
这里 δ 为度量函数 定义  
x ，x  
1
N
为两个 维空间样  
，
训练样本所带来的不一致问题 提高所合成样本的质  
2
［8］  
A = { a ，a ，…，a } ，f( x，a )  
N
x a ，  
表示 在属性 上值 则  
i
本
; OSLDD SMOTE  
量
通过单边选择链遴选出处于分类  
1
2
i
Minkowsky  
:
距离可定义为  
两个样本的  
，
边界的小类样本 根据这些样本的动态分布密度生成  
N
1 /p  
， ． ，  
新样本 有效提高了小类样本的分类准确率 总之 对不  
p
( x ，x ) =  
2
( 2)  
Δ
(
)
| f( x ，a ) － f( x ，a ) |  
2
p
1
∑
1
i
i
i = 1  
，
平衡数据的处理 有效的过采样方法既要增加小类样  
p = 2  
，
时 即欧拉距离  
．
当
，
本的分布信息 又要尽可能的避免小类样本对大类样  
，
欧拉距离只适用计算连续型属性 无法计算分类  
．
本决策空间的影响  
三支决策理论是由加拿大学者  
［20］  
．
型属性 对分类型属性的计算  
，Stanfill  
Waltz  
和
提出  
在分类型属性的  
2
Yao  
，
首次提出 主要  
、M  
域
Value Dierence Metric．  
x ，x  
1
假设样本  
，
L
域
思想就是将整体划分为三个部分 分别称为  
V ，V ，  
1
:
两个值  
他们之间的距离定义为  
2
R
． ，  
域 分别对这三个域采用不同的处理方法 为复杂  
和
n
μ
C
C
1i  
2i  
． ，  
问题的求解提供了一种有效的策略与方法 近年来 众  
f( x ，V ) － f( x ，V ) =  
2
( 3)  
－
1
1
2
∑
i = 1  
C
C
1
2
多学者都在思考怎样将三支决策思想转换为一个理论  
C
V
，C  
则为其中类  
1i  
是所有样本中该属性值为  
的个数  
1
1
、 、 ．  
系统 信息处理模式 和计算方法 关于三支决策理论的  
i
，C  
V
，C  
别为 个数  
则为其中类别为 个数 μ 为常数 通常是  
2. 2  
是所有样本中该属性值为 的个数  
［9］  
2
2
2i  
， :  
应用研究获得了一定的进展 如 王磊等  
，
提出了基  
i
．
，
1.  
于主题特征与三支决策理论相融合的多标记情感分类  
邻域三支决策模型  
［10］  
; Li  
方法  
别方法  
支决策方法  
等
提出了基于三支决策的代价敏感人脸识  
Yao  
在粗糙集和决策粗糙集理论的基础上提出了  
［11］  
; Liu  
logistics  
等
提出了基于  
回归的多分类三  
，
三支决策理论 该理论为粗糙集的三个域提供了合理  
［12］  
; Yu  
等
针对聚类学习中类与类之间的重  
．
的语义解释 该理论是一种信息不确定或不完整的条  
，
叠问题 提 出 了 基 于 三 支 决 策 的 重 叠 聚 类 方 法  
; Liu  
． Yao  
件下进行决策的方法  
支决策问题的形式化定义  
［21］  
在文献 中给出了有关三  
［13］  
［14］  
; Liu  
等
将三支决策理论应用在语义分析上  
等
将
．
［15］  
; Chen  
三支决策理论应用在不完备信息系统  
; Liu  
支决策应用在邻域系统用来做约减  
等
将三  
2
U，  
定义  
给定实数空间上的非空有限样本集合  
( x) = { y | y U， ( x，y)  
≤
［16］  
［17］  
Zhou  
和
x
 ∈  
U，x  
的邻域可表示为 δ  
( x)  
内的大类样本类别和小  
∈
Δ
，
结合决策粗糙集理论 给出了一种多分类问题的解决  
} ．  
N
N
分别表示 δ  
1
δ
令
和
0
．
途径 若将三支决策理论应用到不平衡数据处理方面  
，
， x  
类样本类别 则 的邻域 δ  
( x)  
内大类样本个数和小类  
， ，  
利用它的三个域 将训练集划分三个部分 对每一部分  
:
样本个数可分别定义为  
，
采用不同的采样方法 有可能是一条不平衡数据采样  
N ( ( x) ) = | { y| y  
δ
0
( x) ，y N } |  
∈
0
( 4)  
( 5)  
∈δ  
．
的有效途径  
N ( ( x) ) = | { y| y  
δ
1
( x) ，y N } |  
∈
1
∈δ  
，
本文结合三支决策理论 提出了一种不平衡数据  
［22］， : ，  
根据文献 为了实现三支决策 首先 需要引  
( TWD-IDOS  
) ． ，  
算法 首先 利用三支决策  
的过采样算法  
f( x) ， ，  
也称为决策函数 它的值称为  
入实体的评价函数  
、
理论将样本总体划分成正域样本 边界域样本和负域  
， ; ，  
决策状态值 其大小反映实体的好坏程度 其次 引入一  
． ， ，  
样本 其次 保留正域样本 对正域中的样本不做采样处  
、
对阈值 α 和 β 来定义正域 边界域和负域中的事件对  
． ，  
理 再次 对边界域和负域中的小类样本分别进行过采  
; ，  
象 再次 根据决策状态值和阈值将论域中事件对象划  
:
样处理 ①对边界域中小类样本进行  
SMOTE  
，
过采样 然  
、 ，  
分到正域 边界域和负域中 构造出相应的三支决策规  
;
后对新合成的样本筛选 ②对负域小类样本进行一种  
． ，  
则 本文结合邻域模型与三支决策模型 给出了邻域三  
，
有别于边界域采样的过采样处理 最后得到采样后的  
．
支决策模型的相关定义  
3
U
给定实数空间上的非空有限样本集合  
， ，  
新样本集 通过采样 能有效解决不平衡数据的二分类  
定义  
= { x ，x ，…，x } ， x U，  
 ∈ 给定目标函数  
n
f ( x) ，  
则邻域  
．
问题  
1
2
:
三支决策如下  
2
相关概念  
( P)  
( B)  
( N)  
f( x)  
， x POS( X)  
≥α 则 ∈  
如果  
( 6)  
2. 1  
＜ f( x) ＜ ， x BND( X)  
α 则 ∈  
邻域模型  
如果 β  
［18］  
1988 ，Lin T Y  
年
，
提出了邻域模型 该模型通过  
f( x)  
， x NEG( X)  
≤β 则 ∈  
如果  

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