样本类别不平衡的文本分类
在文本分类任务中，样本类别不平衡是一个常见的问题。即使是在大规模的数据集中，也会存在某些类别的样本数量远远少于其他类别的情况。这会导致模型对于少数类别的识别能力不足，影响模型的性能。本文将介绍针对样本不平衡的常用处理策略，并分析相关方法的适用场景和局限性。
样本类别不平衡的处理策略
1. 重采样
重采样是最常用的处理样本不平衡的方法之一。重采样分为两种方式：过采样和欠采样。
过采样
过采样是指增加少数类别的样本数量。常用的过采样方法有：
- SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）：通过对少数类别样本进行插值，生成新的少数类别样本。这种方法可以增加样本数量，但可能会导致过拟合问题。代码示例
- ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）：在SMOTE的基础上，根据每个少数类别样本的密度，生成新的样本。这种方法可以在增加样本数量的同时，减轻过拟合问题。代码示例
欠采样
欠采样是指减少多数类别的样本数量。常用的欠采样方法有：
- 随机欠采样：随机删除多数类别的样本。这种方法可能会丢失重要信息。
- Tomek Links：通过删除多数类别和少数类别之间的Tomek Links（指两个样本之间的欧几里得距离为最小的距离），减少多数类别的样本数量。这种方法可以减少多数类别的样本数量，但可能会丢失少数类别的重要信息。
2. 样本加权
样本加权是指通过对样本进行加权，使得少数类别的样本在训练中得到更多的重视。常用的样本加权方法有：
- 代价敏感学习（Cost-sensitive learning）：通过对不同类别的样本赋予不同的代价，使得模型在训练中更加关注代价高的少数类别。这种方法可以在不改变模型结构的情况下，提高模型对于少数类别的识别能力。代码示例
- Focal Loss：通过引入一个调节因子，使得模型更加关注难以分类的样本。这种方法可以在不改变样本数量的情况下，提高模型对于少数类别的识别能力。
3. 模型调整
模型调整是指通过调整模型的结构或参数，提高模型对于少数类别的识别能力。常用的模型调整方法有：
- 改变阈值：在二分类任务中，通过调整分类阈值，使得模型更加关注少数类别。这种方法可以在不改变模型结构的情况下，提高模型对于少数类别的识别能力。选择这种方案还涉及到如何搜索最佳阈值，需要标注一个验证集用于搜索最优阈值（使用这个阈值能够在测试集上达到最优的分类效果），然后再将其应用于测试集。
- 改变损失函数：通过引入正则化项或改变损失函数，使得模型更加关注少数类别。这种方法可以在不改变样本数量的情况下，提高模型对于少数类别的识别能力。
4. 策略调整
策略调整是指通过改变对业务问题的建模策略，来实现规避类别不均衡的问题，例如可以通过将分类问题建模成 “检索 + 投票” 的问题，从而规避分类训练任务会遇到的类别不均衡。
具体地，假设我手里有 100 张苹果的图片，但只有 3 张柿子的图片，训练模型很困难，不妨先得到这 103 张图片的表征向量。对于待预测图片，可以拿其表征向量和这 103 张图片的表征向量进行比对，选出最相关的 top3 表征向量对应的类别，假设是 （柿子，苹果，柿子），那么经过计数投票可得到待预测图片类别为柿子。
相关方法的适用场景和局限性
不同的处理策略适用于不同的场景。在实际应用中，需要根据具体的问题选择合适的处理策略。
重采样方法适用于样本数量不足的情况。过采样方法可以增加样本数量，但可能会导致过拟合问题；欠采样方法可以减少多数类别的样本数量，但可能会丢失少数类别的重要信息。
样本加权方法适用于样本分布不均的情况。代价敏感学习可以在不改变模型结构的情况下，提高模型对于少数类别的识别能力；Focal Loss可以在不改变样本数量的情况下，提高模型对于少数类别的识别能力。
模型调整方法适用于模型性能不足的情况。改变阈值可以在不改变模型结构的情况下，提高模型对于少数类别的识别能力；改变损失函数可以在不改变样本数量的情况下，提高模型对于少数类别的识别能力。
需要注意的是，不同的处理策略都存在一定的局限性。重采样方法可能会导致过拟合问题；样本加权方法可能会导致模型对于噪声样本的过度关注；模型调整方法可能会影响模型对于其他类别的识别能力。因此，在选择处理策略时需要综合考虑问题的具体情况和处理策略的局限性。
结论
样本类别不平衡是文本分类任务中的一个常见问题。针对样本不平衡，常用的处理策略包括重采样、样本加权和模型调整。不同的处理策略适用于不同的场景，需要根据具体问题选择合适的处理策略。在选择处理策略时需要综合考虑问题的具体情况和处理策略的局限性。
