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作者?|?Chilia????
整理?|?NewBeeNLP

本文主要討論兩種不平衡問題。

一是數(shù)據(jù)的類別本來就不平衡，比如在廣告CTR預(yù)估中，可能90%的廣告都不會被點擊，只有一少部分被點擊;
二是由于誤分類cost的不對稱性(asymmetric cost)，例如把non-spam 分成spam的代價要遠大于把spam分成non-spam。

在這篇文章中，我將介紹兩大類方法：一是通過采樣而改變數(shù)據(jù)集，二是修改訓(xùn)練策略。

1. 從數(shù)據(jù)層面解決 – 重采樣 (Resampling)

1.1 隨機欠采樣（Random Under-Sampling）

通過隨機刪除多數(shù)類別的樣本來平衡類別分布。

好處：

當訓(xùn)練數(shù)據(jù)集很大時，可以通過減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量來幫助改善運行時間和存儲問題

缺點：

丟棄可能有用的信息
隨機欠采樣選擇的樣本可能是有偏差的樣本, 它不會是整體分布的準確代表。因此，可能導(dǎo)致實際在測試集上的結(jié)果不準確

1.2 隨機重采樣（Random Over-Sampling）

通過「隨機重復(fù)取少數(shù)類別的樣本」來平衡類別分布。

好處

與欠采樣不同，此方法不會導(dǎo)致信息丟失。此方法優(yōu)于隨機欠采樣

缺點

重復(fù)取少數(shù)類別的樣本，因此增加了過擬合的可能性。

1.3 Ensemble 采樣

類似bagging的思想，有多個基學(xué)習(xí)器，每個基學(xué)習(xí)器都抽取一部分majority class，并且使用全部的minority class。這樣，每個majority樣本都能夠被利用上，不會有信息的損失。

1.4 合成少數(shù)類過采樣技術(shù) (Synthetic Minority Over-sampling Technique, SMOTE)

此方法用來解決直接復(fù)制少數(shù)類樣本導(dǎo)致的過擬合問題。SMOTE算法的基本思想是對少數(shù)類樣本進行分析并根據(jù)少數(shù)類樣本人工合成新樣本添加到數(shù)據(jù)集中。

該算法的模擬過程采用了KNN技術(shù)，模擬生成新樣本的步驟如下：

計算出每個少數(shù)類樣本的K個近鄰;
從K個近鄰中隨機挑選N個樣本進行隨機線性插值，從而構(gòu)造新的少數(shù)類樣本;
將新樣本與原數(shù)據(jù)合成，產(chǎn)生新的訓(xùn)練集;

黃色點：minority；藍色點：majority

2 從算法層面解決

2.1 改變loss的權(quán)重

重采樣方法改變了數(shù)據(jù)集，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)集變得太大，或者丟棄了一些信息。所以，有沒有一種方法能夠從算法層面解決類別不平衡問題呢？

實際上，可以通過改變loss的方法來實現(xiàn)。對分類器的小類樣本數(shù)據(jù)增加loss權(quán)值，降低大類樣本的權(quán)值，從而使得分類器將重點集中在小類樣本身上。具體做法就是，在訓(xùn)練分類器時，若分類器將小類樣本分錯時額外增加分類器一個小類樣本分錯代價，這個額外的代價可以使得分類器更加“關(guān)心”小類樣本。

可以讓majority的權(quán)重為1，minority權(quán)重為3

樹模型

2.2 boosting 方法

在boosting方法中，分類器每一步會關(guān)心上一步分錯的那些樣本，這樣分類器就會越來越關(guān)心少數(shù)類樣本，把它們的權(quán)值提高。久而久之，就能夠?qū)⑸贁?shù)樣本正確分類了。

三句話不離本行

在搜索、推薦、廣告的實際場景下，怎么選擇正負樣本也是大有講究。

對于召回階段，一般初始的訓(xùn)練集是只有正樣本的。什么樣的樣本被選作正樣本，這個標準在每個公司都不一樣。

例如，facebook在其最新的文章 Que2Search: Fast and Accurate Query and Document Understanding for Search at Facebook中提到，他們選擇正樣本標準十分嚴格：對于一個query，只有當用戶點擊了一個product，進去和賣家聊天，賣家還回復(fù)了，這才算一個正樣本。

但是在其另外一篇文章Embedding-based Retrieval in Facebook Search中卻提到，其實可以把用戶點擊的商品都算作正樣本。這是因為其實召回可以看作排序階段的一個近似，我們只需要快速的把和query相關(guān)的物品都拿出來。

那么召回階段的負樣本怎么來呢？在實際的數(shù)據(jù)流場景中，一般是用in-batch采樣，但是這樣有一個問題：越熱門的商品，越容易出現(xiàn)在batch中，所以越容易成為負樣本。這樣，就對熱門商品施加了不必要的懲罰。

為了解決這個問題，Google在Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling for Large Corpus Item Recommendations一文中提出streaming frequency estimation方法。其實還有一些負采樣方法，比如難負例采樣。還可以把in-batch采樣與隨機負采樣相結(jié)合。這里的門道很多，之后會專門出專題介紹。

對于排序階段，一般都是多目標預(yù)測，目標有是否點擊、是否關(guān)注、是否購買、觀看時長、評分等等（engagement & satisfaction），負樣本就是那些曝光未點擊的，由于曝光的商品本來就比較少了（相對召回階段而言），所以數(shù)據(jù)不平衡沒有那么嚴重。

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