这篇文章将为大家详细讲解有关R语言项目中出现数据不平衡如何解决，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

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一、项目环境

开发工具：RStudio

R：3.5.2

相关包：dplyr、ROSE、DMwR

二、什么是数据不平衡？为什么要处理数据不平衡？

首先我们要知道的第一个问题就是“什么是数据不平衡”，从字面意思上进行解释就是数据分布不均匀。在我们做有监督学习的时候，数据中有一个类的比例远大于其他类，或者有一个类的比值远小于其他类时，我们就可以认为这个数据存在数据不平衡问题。

那么这样的一个问题会对我们后续的分析工作带来怎样的影响呢？我举个简单的例子，或许大家就明白了。

假设我们现在需要训练一个模型来分辨人群中那个人是恐怖分子。那么现在给到我们1万个人员的数据，在做分析之前其实我们就很清楚，一群人中恐怖分子的比例肯定是要远小于普通人的比例的。

那么假如在这1万个人中只有一个是恐怖分子，那么恐怖分子与正常人的比例就是 9999 : 1 。

那么如果我们不进行任何处理就直接进行有监督学习的话，那么模型只需要将所有人数据都分类为正常人，模型的准确率就能达到99.99%。而这样的模型显然是没有意义的。

因为基本上说有可能存在的恐怖分子的特征基本都被模型给忽略了，这也就说明了为什么要处理数据不平衡问题。

三、 常见的数据不平衡处理方法

以下是几种比较常见的处理数据不平衡的方法：

1、欠采样法（Undersampling）

2、过采样法（Oversampling）

3、人工数据合成法（Synthetic Data Generation)

4、代价敏感学习法（Cose Sensitive Learning）

【注】：本文主要以实现为主，因此不对上述方法进行过多的讲解。

在处理数据之前，我们先看一下需要处理的数据分布的情况。

load("C:/Users/User/Desktop/data.RData")
table(data$classification)
prop.table(table(data$classification))

> table(data$classification)

-8 1 2 3 4 5

12 104 497 1158 4817 1410

> prop.table(table(data$classification))

-8 1 2 3 4 5

0.001500375 0.013003251 0.062140535 0.144786197 0.602275569 0.176294074

1、 欠采样

######### 方法一 #########
library(ROSE)
# 由于是多分类问题，我们先提取数据中比例较大的类和比例最小的类
# 进行平衡（转化为二分类问题）
test <- data[which(data$classification == -8 | data$classification == 4),]
# 将分类结果转化为因子型（不然会报错）
test$classification <- as.factor(test$classification)
# 进行欠采样
# 其中 method = "under" 表示采用的方法为“欠采样”
# N = 40 表示最终整个数据集的数量
# seed 随机种子，为了保留对样本的追踪
under <- ovun.sample(classification ~ ., test, method = "under", N = 40, seed = 1)$data
# 查看结果
table(under$classification)

> table(under$classification)

4 -8

28 12

######### 方法二 #########
library(dplyr)
# 由于是多分类问题，我们先提取数据中比例较大的类和比例最小的类
# 进行平衡（转化为二分类问题）
test <- data[which(data$classification == -8 | data$classification == 4),]
# 提取大比例类
test1 <- test[which(test$classification == 4),]
# 将大比例类的数量降为12个
down <- sample_n(test1, 12, replace = TRUE)
# 将欠采样后的类进行合并
down <- rbind(test[which(test$classification == -8), ],down)
table(down$classification)

> table(down$classification)

-8 4

12 12

【注】：欠采样是无放回的采样。

2、 过采样

######### 方法一 #########
library(ROSE)
test <- data[which(data$classification == -8 | data$classification == 4),]
test$classification <- as.factor(test$classification)
# 实现上大致与欠采样相同，只有类型 method 改成了 "over"，同时没有限制总数量
under <- ovun.sample(classification ~ ., test, method = "over", seed = 1)$data
table(under$classification)

> table(under$classification)

4 -8

4817 4785

######### 方法二 #########
library(dplyr)
test <- data[which(data$classification == -8 | data$classification == 4),]
# 提取小比例类
test1 <- test[which(test$classification == -8),]
# 将小比例类的数量降为4817个（与大比例类相同）
# 这里使用的过采样方法是随机复制小比例类中的数据，将其扩充到指定数量
down <- sample_n(test1, 4817, replace = TRUE)
down <- rbind(test[which(test$classification == 4), ],down)
table(down$classification)

> table(down$classification)

-8 4

4817 4817

3、人工数据合成法（Synthetic Data Generation)

######### 方法一 #########
library(ROSE)
# 由于是多分类问题，我们先提取数据中比例较大的类和比例最小的类
# 进行平衡（转化为二分类问题）
test <- data[which(data$classification == -8 | data$classification == 4),]
# 将分类结果转化为因子型（不然会报错）
test$classification <- as.factor(test$classification)
# ROSE提供了ROSE()函数来合成人工数据
rose <- ROSE(classification ~ ., test, seed = 1)$data
# 查看结果
table(rose$classification)

> table(rose$classification)

4 -8

2483 2346

######### 方法二 #########
library(DMwR)
test <- data[which(data$classification == -8 | data$classification == 4),]
test$classification <- as.factor(test$classification)
# perc.over: 如 perc.over = n，小比例类的个数变为 (n/100)a + a 个数据（a为小比例类原始数量）
# perc.under: 如 perc.under = m，大比例类的个数变为((nm)/100)a个
# 因此本次案例中，小比例类的个数变为(3500/100)*12 + 12 = 432个
# 大比例类的个数变为((3500*300)/100^2)*12 = 1260个
down <- SMOTE(classification ~ ., test, perc.over = 3500, perc.under = 300)
table(down$classification)

> table(down$classification)

-8 4

432 1260

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