随机过采样方法及适当调整示例

随机过采样（Random Over Sampling）是最简单的过采样方法之一，它从少数类样本中随机选择样本进行复制，以增加数据集中少数类样本的数量。该方法存在一个问题，即容易产生过拟合。因此，需要在使用该方法时进行适当的控制。

下面是随机过采样的示例代码：

from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler

# 定义随机过采样器
ros = RandomOverSampler()

# 对数据集进行过采样
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)

其中，X 和 y 分别表示数据集的特征和标签。RandomOverSampler 是 imblearn 库中实现随机过采样的类。fit_resample 方法可以对数据集进行过采样。

在随机过采样方法中，假设少数类样本数量为 $N_1$，多数类样本数量为 $N_0$，过采样倍数为 $k$。则过采样后的样本数量为 $N_0+k\times N_1$，其中，$k$ 通常设置为 1 或 2。

需要注意的是，随机过采样方法可能会在原数据集中重复使用某些少数类样本，从而导致产生过拟合问题。因此，在使用该方法时需要控制过采样倍数，以及在交叉验证中使用 StratifiedKFold 等方法进行模型评估。

此外，由于随机过采样方法是基于随机抽样的，因此在少数类样本较少、数据集较大的情况下，过采样后的数据集可能会产生与原始数据集相似的样本，这可能会对模型训练产生不良影响。因此，在使用随机过采样方法时，需要根据具体情况进行调整，以达到最佳的过采样效果。

下面是一个示例，说明在使用随机过采样方法时如何进行适当调整，以避免产生过拟合问题：

from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 定义随机过采样器，设置过采样倍数为 2
ros = RandomOverSampler(sampling_strategy=2)

# 对数据集进行过采样
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_resampled, y_resampled, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集并计算准确率
y_pred = lr.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', acc)

在上述示例中，我们设置了随机过采样倍数为 2，以增加少数类样本的数量。然后，我们将过采样后的数据集划分为训练集和测试集，训练逻辑回归模型，并使用测试集计算模型的准确率。需要注意的是，在上述示例中，我们使用了交叉验证方法来评估模型的性能，以避免过拟合问题。

除了设置过采样倍数外，随机过采样方法还有其他一些参数可供调整，以满足不同的需求。下面是一些常用的参数：

• sampling_strategy：指定过采样倍数或者设定为 ‘auto’（默认值），表示将少数类样本的数量增加到与多数类样本数量相等。
• random_state：随机数种子，用于生成可重复的随机结果。
• fit_resample(X, y)：过采样函数，输入特征矩阵 X 和目标向量 y，返回过采样后的特征矩阵和目标向量。

下面是一个示例，展示了如何使用 sampling_strategy 参数来控制过采样倍数：

from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler

# 设置过采样倍数为 0.5
ros = RandomOverSampler(sampling_strategy=0.5)
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)

# 查看过采样后的类别分布
import numpy as np
print(np.bincount(y_resampled))

在上述示例中，我们设置过采样倍数为 0.5，这意味着我们将少数类样本的数量增加到多数类样本数量的 1.5 倍。然后，我们使用 fit_resample 函数对数据集进行过采样，并使用 np.bincount 函数查看过采样后的类别分布。