0 提纲

• 现象与原因
• 非平衡数据处理方法概览
• 数据预处理层面
• 特征层
• 算法层面

1 现象与原因

非平衡数据分类问题：在网络信息安全问题中，诸如恶意软件检测、SQL注入、不良信息检测等许多问题都可以归结为机器学习分类问题。这类机器学习应用问题中，普遍存在非平衡数据的现象。

产生的原因：

• 攻击者的理性特征使得攻击样本不会大规模出现；
• 警惕性高的攻击者，会经常变换攻击方式避免被防御方检测出来。

非平衡数据对各种分类器的影响：

• KNN
• Bayes
• 决策树
• Logistic回归

当用于非平衡数据分类时，为了最大化整个分类系统的分类精度，必然会使得分类模型偏向于多数类，从而造成少数类的分类准确性低。

2 非平衡数据处理方法概览

2.1 数据预处理层面

保证样本分布不变的情况下，改变训练集中每个类的样本数量，降低非平衡程度。

• 欠采样：减少多数类的样本数量；
• 过采样：提升少数类的样本数量；
• 混合采样：对多数类和少数类分别执行欠采样和过采样。

2.2 特征层面

虽然样本数量少，但可能在某些特征子空间中，能有效区分少数类样本和多数类样本。利用特征选择或特征提取来确定子空间的构成。
主要特征选择或特征提取有：

• 信息增益；
• 卡方统计；
• 互信息；
• 主成分分析；
• 深度神经网络。

2.3 分类算法层面

虽然采样方法在一些数据集上取得了不错的效果，但欠采样容易剔除重要样本，过采样容易导致过学习，因此，采样方法调整非平衡数据的学习能力十分有限。
传统分类方法通常假设不同类别的样本分布均衡，并且错分代价相等，这种假设并不适合于非平衡数据的情况。因此，在分类模型与算法层面，改变假设前提，设计新的代价函数，提升对少数类样本的识别准确率。
改变代价函数就涉及到代价敏感学习，此外，单类学习和集成学习都可用来解决非平衡分类问题。

3 数据预处理层面

3.1 欠采样

欠抽样方法通过减少多数类样本来提高少数类的分类性能。
常见的欠采样方法有随机欠采样、启发式欠采样等。

• 随机欠采样通过随机地去掉一些多数类样本来减小多数类的规模，缺点是会丢失多数类的一些重要信息，不能够充分利用已有的信息。
• 启发式欠采样基本出发点是保留重要样本、有代表性的样本，而这些样本的选择是基于若干启发式规则。经典的欠采样方法是邻域清理(NCL，Neighborhood cleaning rule)和Tome links法，其中NCL包含ENN，典型的有以下若干种。

3.1.1 编辑最近邻规则Edited Nearest Neighbor (ENN)

对于多数类的样本，如果其大部分k近邻样本都跟它自己本身的类别不一样，就将他删除。
也可以从少数类的角度来处理：对于少数类样本，如果其大部分k近邻样本都是少数类，则将其多数类近邻删除。

3.1.2 浓缩最近邻规则Condensed Nearest Neighbor（CNN）

对点进行KNN分类，如果分类错误，则将该点作为少数类样本。在实际运用中，选择比较小的K。

3.1.3 近似缺失方法Near Miss（NM）

• NearMiss-1：对于每个多数类样本，计算其与最近的三个少数类样本的平均距离，选择最小距离对应的多数类样本。
• NearMiss-2：与NearMiss-1相反，计算与最远的三个少数类样本的平均距离，并选择最小距离对应的多数类样本。
• NearMiss-3：对每个少数类样本，选择与之最接近的若干个多数类样本。

NearMiss-1针对数据分布的局部特征；
NearMiss-2针对数据分布的全局特征；
NearMiss-3倾向于在比较集中的少数类附近找到更多的多数类样本，而在离群的少数类附近找到更少的多数类样本。

3.1.4 Tomek Links方法

如果有两个不同类别的样本，它们的最近邻都是对方，也就是A的最近邻是B，B的最近邻是A，那么A,B就是Tomek link。
数学语言：两个不同类别的样本点$x_i$和$x_j$，它们之间的距离表示为$d(x_i,x_j)$，如果不存在第三个样本点$x_l$使得$d(x_l,x_i)<d(x_i,x_j)$或者$d(x_l,x_j)<d(x_i,x_j)$成立，则称$(x$