Imblearn Pipeline 导致指标不佳

Question

我正在处理使用以下代码创建的不平衡数据集

X, y = make_classification(n_samples=10000, n_features=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1,
                            weights=[0.99], flip_y=0, random_state=1)

我尝试使用 SMOTE 过采样消除不平衡，然后尝试拟合 ML 模型。这是使用普通方法然后通过创建管道完成的。

正常方法

from imblearn.over_sampling import SMOTE

oversampled_data = SMOTE(sampling_strategy=0.5)
X_over, y_over = oversampled_data.fit_resample(X, y)

logistic = LogisticRegression(solver='liblinear')

scoring = ['accuracy', 'precision', 'recall', 'f1']
cv = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=10, n_repeats=3, random_state=1)

# evaluating the model
scores = cross_validate(logistic, X_over, y_over, scoring=scoring, cv=cv, n_jobs=-1,  return_train_score=True)

print('Accuracy: {:.2f}, Precison: {:.2f}, Recall: {:.2f} F1: {:.2f}'.format(np.mean(scores['test_accuracy']), np.mean(scores['test_precision']), np.mean(scores['test_recall']), np.mean(scores['test_f1'])))

输出 - 准确度：0.93，精度：0.92，召回率：0.86，F1：0.89

管道

from imblearn.pipeline import make_pipeline, Pipeline
from sklearn.model_selection import cross_val_score

oversampled_data = SMOTE(sampling_strategy=0.5)

pipeline = Pipeline([('smote', oversampled_data), ('model', LogisticRegression())])

# pipeline = make_pipeline(oversampled_data, logistic)

scoring = ['accuracy', 'precision', 'recall', 'f1']
cv = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=10, n_repeats=3, random_state=1)

# evaluating the model
scores = cross_validate(pipeline, X, y, scoring=scoring, cv=cv, n_jobs=-1,  return_train_score=True)

print('Accuracy: {:.2f}, Precison: {:.2f}, Recall: {:.2f}, F1: {:.2f}'.format(np.mean(scores['test_accuracy']), np.mean(scores['test_precision']), np.mean(scores['test_recall']), np.mean(scores['test_f1'])))

输出 - 准确度：0.96，精度：0.19，召回率：0.84，F1：0.31

我在使用 Pipeline 时做错了什么，为什么使用 Pipeline 时 Precision 和 F1 分数这么差？

Answer 1

在第一种方法中，您在 before 拆分训练集和测试集之前创建合成示例，而在第二种方法中，您在 after 中创建合成示例] 分裂.

前一种方法将合成数据点添加到测试集中，而后者则没有。此外，前一种方法会因数据泄漏而产生夸大的分数：它添加了（部分）基于训练数据集中某些数据点的合成测试样本。参见示例

Imblearn Pipeline 导致指标不佳

Imblearn Pipeline resulting in poor metrics

python

machine-learning

scikit-learn

imblearn