下采样

在逻辑回归中，下采样是一种处理数据不平衡问题的方法，特别是在处理二分类问题时，如果某一类的样本数量远多于另一类，就可能导致模型偏向于多数类，从而忽略了少数类的特征。下采样通过减少多数类样本的数量，使得两类样本的数量接近，从而改善模型的性能。

优缺点

• 优点：

1. 可以有效减少多数类样本的数量，使数据更加平衡。
2. 有助于提高模型对少数类的识别能力。

• 缺点：

1. 可能会导致信息损失，因为删除了部分多数类样本。
2. 如果删除的样本中包含重要信息或特征，可能会影响模型的泛化能力。

那么我们如何知道，什么时候使用下采样方法呐？

下采样步骤

实验数据：

链接：训练数据
提取码：0qw2

1. 数据观察：首先，需要观察数据集的分布情况，特别是目标变量的分布，以确定是否存在数据不平衡问题。

#一、数据预处理
data = pd.read_csv('creditcard.csv')
data = data.drop('Time',axis=1)
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
data['Amount'] = scaler.fit_transform(data[['Amount']])

#二、绘制图像，查看正负样本个数
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

lei_count = pd.value_counts(data['Class'])
plt.title('样本数')
plt.xlabel('类别')
plt.ylabel('数量')

lei_count.plot(kind = 'bar')
plt.show()   #通过可视化查看样本数量差异

#(此处发现，样本数相差数量过大，进行下取样操作)

可以发现，类别为1的样本数量几乎不可见，样本极度不均衡。

2. 选择样本：采用下采样，从多数类样本中随机选择一部分样本，选择的样本数量通常与少数类的样本数量相等或接近，以达到数据平衡的目的。

#进行下采样
#分别取出类别为0和1的数据
category_0 = data[data['Class'] == 0]
category_1 = data[data['Class'] == 1]

#将需要进行下采样的数据使用sample方法下采样
np.random.seed(seed=4)
choose_0 = category_0.sample(len(category_1)) #随机取出和类别1长度相等的数据
new_data = pd.concat([choose_0,category_1]) #将随机取出的0类数据与1类数据上下合并

#这样我们就得到了此刻的训练数据new_data：是由抽取的部分类别为0的数据以及类别为一的数据组成
#此处我们还可以再看看视图，查看样本数

3. 构建模型：使用下采样后的数据集来训练逻辑回归模型。由于数据已经平衡，模型在训练过程中会更加关注少数类的特征，从而提高对少数类的识别能力。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
x = new_data.drop('Class',axis=1)
y = new_data.Class
#分割训练集和测试集
train_x,test_x,train_y,test_y = \
    train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=0)

lr = LogisticRegression(max_iter=1000)
lr.fit(train_x,train_y)

4. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，观察模型在少数类和多数类上的表现。需要注意的是，由于下采样过程中删除了部分多数类样本，因此评估结果可能受到一定影响。

from sklearn import metrics
test_x_predict = lr.predict(test_x)
print(metrics.classification_report(test_y,test_x_predict))
-------------------------
              precision    recall  f1-score   support

           0       0.91      0.97      0.94       147
           1       0.97      0.90      0.93       149

    accuracy                           0.94       296
   macro avg       0.94      0.94      0.94       296
weighted avg       0.94      0.94      0.94       296

总结

本篇介绍了：

1. 什么是下采样：一种处理数据不平衡问题的方法。
2. 下采样的过程：从多数类样本中随机选择一部分样本，选择的样本数量通常与少数类的样本数量相等或接近。
3. 如何进行下采样：使用sample方法取出和少数类数量相等的数据，再将新得到的样本同原本少数类的样本合并，作为新的训练集。