多分类不平衡数据预处理

请问涉及到多分类不平衡数据，是怎么进行处理的，目前只看到二分类不平衡数据通过过采样、欠采样方式可以让数据平衡

可参考

如何解决兼具类不平衡，类别较多的多分类，样本不足的问题？ - 知乎 我的数据是长度不等/变长字符序列数据（非时间序列），5万样本分为1千类，最少的类别样本数为3个（其实只… https://www.zhihu.com/question/429032812#:~:text=%E5%A6%82%E4%BD%95%E8%A7%A3%E5%86%B3%E5%85%BC%E5%85%B7%E7%B1%BB%E4%B8%8D%E5%B9%B3%E8%A1%A1%EF%BC%8C%E7%B1%BB%E5%88%AB%E8%BE%83%E5%A4%9A%E7%9A%84%E5%A4%9A%E5%88%86%E7%B1%BB%EF%BC%8C%E6%A0%B7%E6%9C%AC%E4%B8%8D%E8%B6%B3%E7%9A%84%E9%97%AE%E9%A2%98%EF%BC%9F%201%201%20%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AF%E7%B1%BB%E5%88%AB%E4%B8%8D%E5%9D%87%E8%A1%A1%20%E7%B1%BB%E5%88%AB%E4%B8%8D%E5%B9%B3%E8%A1%A1%EF%BC%88class-imbalance%EF%BC%89%EF%BC%8C%E4%B9%9F%E5%8F%AB%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%80%BE%E6%96%9C%EF%BC%8C%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%B8%8D%E5%B9%B3%E8%A1%A1%EF%BC%8C%E6%98%AF%E6%8C%87%E5%88%86%E7%B1%BB%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E4%B8%AD%E4%B8%8D%E5%90%8C%E7%B1%BB%E5%88%AB%E7%9A%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A0%B7%E4%BE%8B%E6%95%B0%E7%9B%AE%E5%B7%AE%E5%88%AB%E5%BE%88%E5%A4%A7%E7%9A%84%E6%83%85%E5%86%B5%E3%80%82%20...%202%202,2.4%20%E8%AF%84%E4%BC%B0%E6%96%B9%E6%B3%95%20AccuracyRate%20%28%E5%87%86%E7%A1%AE%E7%8E%87%29%3A%20%5Cfrac%20%7BTP%2BTN%7D%20%7BTP%2BTN%2BFN%2BFP%7D%20

以下内容引用自GPT，有用望采纳：
当涉及到多分类不平衡数据时，可以采取以下方法来处理：

  1. 调整类别权重（Class Weighting）：
    对于不平衡的数据集，可以给予少数类别更高的权重，以便模型更加关注少数类别的训练样本。一些机器学习算法和框架提供了类别权重的选项，使得模型在训练过程中更关注少数类别的样本。

  2. 重采样（Resampling）：
    重采样是一种常用的处理多分类不平衡数据的方法。它可以通过过采样和欠采样来平衡数据集。

    • 过采样（Oversampling）：通过复制少数类别的样本来增加其数量，使其与多数类别样本数量接近。过采样方法包括随机过采样、SMOTE（合成少数类过采样技术）等。

    • 欠采样（Undersampling）：通过删除多数类别的一些样本来减少其数量，使其与少数类别样本数量接近。欠采样方法包括随机欠采样、Tomek Links、NearMiss等。

    使用过采样和欠采样方法时需要注意平衡样本数量的同时，也要避免引入过拟合和信息损失的问题。

  3. 集成学习（Ensemble Learning）：
    集成学习通过组合多个分类器的预测结果来提高分类性能。在处理多分类不平衡数据时，可以使用集成学习算法，如随机森林（Random Forest）、Adaptive Boosting（AdaBoost）等。这些算法可以自动处理不平衡性，并给予不同权重的分类器结果。

  4. 监督式降维（Supervised Dimensionality Reduction）：
    监督式降维算法可以将高维特征空间投影到低维空间，并保留对分类任务具有最大区分性能的特征。这样可以减少特征的数量，减轻不平衡性对模型的影响。

  5. 生成合成样本（Synthetic Sample Generation）：
    生成合成样本的方法可以人工合成出一些具有相似特征的新样本，并添加到少数类别中。这有助于增加少数类别的样本数量，提供更多的训练数据。

需要注意的是，在处理多分类不平衡数据时，应该根据具体问题选择适当的方法，并进行实验验证和调优。不同方法的效果可能因数据集和算法的不同而有所差异，因此需要灵活应用，以获得最佳结果。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:
  • 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7779053
  • 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：【机器学习之特征工程】数据预处理、特征选择、降维及不平衡处理
  • 除此之外, 这篇博客: 【量化笔记】配对交易中的 在交易期当价差上穿阀值的时候反向开仓，回归平均线左右的时候平仓，当价差下穿阀值线的时候正向开仓，在价差回归平均线左右的时候平仓。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
    #交易期
tradStart='2015-01-01'

    tradEnd='2015-06-30'

    PAt=sh.loc[tradStart:tradEnd,'601988']
PBt=sh.loc[tradStart:tradEnd,'600000']

    def spreadCal(x,y):
    retx=(x-x.shift(1))/x.shift(1)[1:]
    rety=(y-y.shift(1))/y.shift(1)[1:]
    standardX=(1+retx).cumprod()
    standardY=(1+rety).cumprod()
    spread=standardY-standardX
    return spread

    TradSpread=spreadCal(PAt,PBt).dropna()

    TradSpread.describe()

    count    118.000000
mean       0.001064
std        0.054323
min       -0.127050
25%       -0.028249
50%        0.005682
75%        0.041375
max        0.100249
dtype: float64

    TradSpread.plot()
plt.axhline(y=meanSSD_pair,color='black')
plt.axhline(y=thresholdUP,color='blue')
plt.axhline(y=thresholdDOWN,color='red')

    <matplotlib.lines.Line2D at 0x1c240f9a58>

    在这里插入图片描述

  • 您还可以看一下 田德华老师的小程序·云开发实战 微信朋友圈所有功能课程中的 构建发布时间、删除布局小节, 巩固相关知识点

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^