作者：George Seif

编译：ronghuaiyang

不是所有的数据都是完美的。实际上，如果你拿到一个真实的完全均衡的数据集的话，那你真的是走了狗屎运了。大部分的时候，你的数据都会有某种程度上的不均衡，也就是说你的数据集中每个类别的数量会不一样。

我们为什么想要数据是均衡的？

在我们开始花时间做深度学习项目之前，非常重要的一点是需要理解为什么我们要做这个事情，确保我们的投入是值得的。当我们真正关心的是少数的类别的时候，类别均衡技术就是真正的必须的了。

比如说，我们想预测基于当前的市场情况，房子的属性，自己的预算，是否应该买房子。在这种情况下，如果我们买了，那么这是个正确的决定是非常重要的，因为这个是很大的一笔投资。同时，如果你的模型说不要买，而事实上需要买的话，这也没什么大不了的。你错过了这个，总是有其他的房子可以买的。但是如果买错了的话，那就是个大事了。

在上面的情况中，我们当然需要我们的少数“买”的类别要特别的准确，而“不买”的类别则无关紧要。但是在实际情况中，由于买的情况比不买的情况要少得多，我们的模型预测会偏向“不买”的类别，而“买”的类别的准确率则可能会很差。这就需要数据均衡了，我们可以让“买”类别的权重变大，来让“买”类别的预测更加准确。

但是如果我们对少数类别不关心怎么办呢？例如，我要做一个图像的分类，而你的类别的分布看起来是这样的：

第一眼看上去似乎数据均衡是有好处的。但是也许我们对那些少数的类别并不关心。也许我们的目的就是得到最高的准确率。在这种情况下，做数据均衡并没什么意义，因为大多数的准确率来自于包含了大量样本的类别中。第二，交叉熵的损失即使是在不均衡的数据的时候，也是趋向于得到最高的准确率。总的来说，我们的少数类别并没有对准确率有多少贡献，所以说，数据均衡并不需要。

综上所述，当我们遇到需要均衡数据的时候，有两个方法可以帮助我们办到：

权值均衡

权值均衡是在训练样本的时候，在计算loss的时候，通过权值来均衡数据的分布。正常情况下，每个类别在损失函数中的权值是1.0。但是有时候，当某些类别特别重要的时候，我们需要给该类别的训练样本更大权值。参考我们的买房的例子，由于“买”的类别的准确率非常的重要，训练样本中的这个类别应该对损失函数有更大的影响。

可以直接给对应的类别的样本的loss乘上一个因子来设定权值。在Keras中，我们可以这样：

import keras
class_weight = {"buy": 0.75,
 "don't buy": 0.25}
model.fit(X_train, Y_train, epochs=10, batch_size=32, class_weight=class_weight)

我们创建了一个字典，其中，“买”类别为75%，表示了占据了75%的loss，因为比“不买”的类别更加的重要，“不买”的类别设置成了25%。当然，这两个数字可以修改，直到找到最佳的设置为止。我们可以使用这种方法来均衡不同的类别，当类别之间的样本数量差别很大的时候。我们可以使用权值均衡的方式来使我们的所有的类别对loss的贡献是相同的，而不用取费力的收集少数类别的样本了。

另一个可以用来做训练样本的权值均衡的是Focal loss。如下所示，主要思想是这样：在数据集中，很自然的有些样本是很容易分类的，而有些是比较难分类的。在训练过程中，这些容易分类的样本的准确率可以达到99%，而那些难分类的样本的准确率则很差。问题就在于，那些容易分类的样本仍然在贡献着loss，那我们为什么要给所有的样本同样的权值？

这正是Focal loss要解决的问题。focal loss减小了正确分类的样本的权值，而不是给所有的样本同样的权值。这和给与训练样本更多的难分类样本时一样的效果。在实际中，当我们有数据不均衡的情况时，我们的多数的类别很快的会训练的很好，分类准确率很高，因为我们有更多的数据。但是，为了确保我们在少数类别上也能有很好的准确率，我们使用focal loss，给与少数类别的样本更高的权值。focal loss使用Keras是很容易实现的：

import keras
from keras import backend as K
import tensorflow as tf
# Define our custom loss function
def focal_loss(y_true, y_pred):
 gamma = 2.0, alpha = 0.25
 pt_1 = tf.where(tf.equal(y_true, 1), y_pred, tf.ones_like(y_pred))
 pt_0 = tf.where(tf.equal(y_true, 0), y_pred, tf.zeros_like(y_pred))
 return -K.sum(alpha * K.pow(1. - pt_1, gamma) * K.log(pt_1))-K.sum((1-alpha) *K.pow( pt_0, gamma) * K.log(1. - pt_0))
 # Compile our model
 adam = Adam(lr=0.0001)
 model.compile(loss=[focal_loss], metrics=["accuracy"], optimizer=adam)

过采样和欠采样

选择合适的类别的权重有时候比较复杂。做一个简单的频率倒数可能有时候效果也不好。Focal loss有点用，但是仍然会对所有的正确分类的样本都做权值的下降。另外一个数据均衡的方法就是直接的采样。下面的图给出了一个大概的说明.

在图像的两边，蓝色的类别比橘黄色的类别的样本多得多。这种情况下，我们在预处理时，有两种选择。

欠采样意思是从多数的类别中只采样其中的一部分的样本，选择和少数类别同样多的样本。这种采样保持了该类别原来的数据分布。这很容易，我们只需要少用点样本就可以让数据变得均衡。

过采样的意思是我们复制少数类别中的样本，使得数量和多数样本一样多。复制操作需要保持少数样本的原有的数据分布。我们不需要获取更多的数据就可以让数据集变得均衡。采样的方法是一个很好的类别均衡的方法，如果你发现类别权值很难做而且效果不好的时候，可以试试！

英文原文：https://towardsdatascience.com/handling-imbalanced-datasets-in-deep-learning-f48407a0e758