첫 번째 대답은 작동 방식을 이해하는 데 좋습니다. 하지만 실제로 어떻게 사용해야하는지 이해하고 싶었습니다.
요약
- 노이즈가없는 중간 정도의 불균형 데이터의 경우 클래스 가중치 적용에 큰 차이가 없습니다.
- 노이즈가 있고 불균형이 심한 데이터의 경우 클래스 가중치를 적용하는 것이 좋습니다.
- param
class_weight="balanced"은 수동으로 최적화하지 않아도 괜찮습니다.
- 함께
class_weight="balanced"하면 더 진정한 이벤트 (높은 TRUE 리콜)을 캡처 할뿐 아니라 거짓 경고를받을 가능성이 더 높습니다 (TRUE 정밀도를 낮출)
- 결과적으로 모든 거짓 긍정으로 인해 총 TRUE %가 실제보다 높을 수 있습니다.
- AUC는 잘못된 경보가 문제인 경우 여기에서 잘못 안내 할 수 있습니다.
- 불균형이 심한 경우에도 결정 임계 값을 불균형 %로 변경할 필요가 없습니다. 0.5를 유지하는 것이 좋습니다 (또는 필요에 따라 그 주변 어딘가).
NB
RF 또는 GBM을 사용할 때 결과가 다를 수 있습니다. sklearn에는 class_weight="balanced" GBM이 없지만 lightgbm 에는LGBMClassifier(is_unbalance=False)
암호
# scikit-learn==0.21.3
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_auc_score, classification_report
import numpy as np
import pandas as pd
# case: moderate imbalance
X, y = datasets.make_classification(n_samples=50*15, n_features=5, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=1, weights=[0.8]) #,flip_y=0.1,class_sep=0.5)
np.mean(y) # 0.2
LogisticRegression(C=1e9).fit(X,y).predict(X).mean() # 0.184
(LogisticRegression(C=1e9).fit(X,y).predict_proba(X)[:,1]>0.5).mean() # 0.184 => same as first
LogisticRegression(C=1e9,class_weight={0:0.5,1:0.5}).fit(X,y).predict(X).mean() # 0.184 => same as first
LogisticRegression(C=1e9,class_weight={0:2,1:8}).fit(X,y).predict(X).mean() # 0.296 => seems to make things worse?
LogisticRegression(C=1e9,class_weight="balanced").fit(X,y).predict(X).mean() # 0.292 => seems to make things worse?
roc_auc_score(y,LogisticRegression(C=1e9).fit(X,y).predict(X)) # 0.83
roc_auc_score(y,LogisticRegression(C=1e9,class_weight={0:2,1:8}).fit(X,y).predict(X)) # 0.86 => about the same
roc_auc_score(y,LogisticRegression(C=1e9,class_weight="balanced").fit(X,y).predict(X)) # 0.86 => about the same
# case: strong imbalance
X, y = datasets.make_classification(n_samples=50*15, n_features=5, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=1, weights=[0.95])
np.mean(y) # 0.06
LogisticRegression(C=1e9).fit(X,y).predict(X).mean() # 0.02
(LogisticRegression(C=1e9).fit(X,y).predict_proba(X)[:,1]>0.5).mean() # 0.02 => same as first
LogisticRegression(C=1e9,class_weight={0:0.5,1:0.5}).fit(X,y).predict(X).mean() # 0.02 => same as first
LogisticRegression(C=1e9,class_weight={0:1,1:20}).fit(X,y).predict(X).mean() # 0.25 => huh??
LogisticRegression(C=1e9,class_weight="balanced").fit(X,y).predict(X).mean() # 0.22 => huh??
(LogisticRegression(C=1e9,class_weight="balanced").fit(X,y).predict_proba(X)[:,1]>0.5).mean() # same as last
roc_auc_score(y,LogisticRegression(C=1e9).fit(X,y).predict(X)) # 0.64
roc_auc_score(y,LogisticRegression(C=1e9,class_weight={0:1,1:20}).fit(X,y).predict(X)) # 0.84 => much better
roc_auc_score(y,LogisticRegression(C=1e9,class_weight="balanced").fit(X,y).predict(X)) # 0.85 => similar to manual
roc_auc_score(y,(LogisticRegression(C=1e9,class_weight="balanced").fit(X,y).predict_proba(X)[:,1]>0.5).astype(int)) # same as last
print(classification_report(y,LogisticRegression(C=1e9).fit(X,y).predict(X)))
pd.crosstab(y,LogisticRegression(C=1e9).fit(X,y).predict(X),margins=True)
pd.crosstab(y,LogisticRegression(C=1e9).fit(X,y).predict(X),margins=True,normalize='index') # few prediced TRUE with only 28% TRUE recall and 86% TRUE precision so 6%*28%~=2%
print(classification_report(y,LogisticRegression(C=1e9,class_weight="balanced").fit(X,y).predict(X)))
pd.crosstab(y,LogisticRegression(C=1e9,class_weight="balanced").fit(X,y).predict(X),margins=True)
pd.crosstab(y,LogisticRegression(C=1e9,class_weight="balanced").fit(X,y).predict(X),margins=True,normalize='index') # 88% TRUE recall but also lot of false positives with only 23% TRUE precision, making total predicted % TRUE > actual % TRUE