Descubra como equilibrar conjuntos de dados desbalanceados usando undersampling aleatório com a biblioteca Imbalanced-Learn do Python.

Introdução ao Random Undersampling com Imbalanced-Learn

Neste artigo, vamos explorar em detalhes a implementação da técnica de undersampling aleatório (Random Undersampling) utilizando a biblioteca Imbalanced-Learn do Python.

  • Exploração detalhada da técnica de undersampling aleatório
  • Utilização da biblioteca Imbalanced-Learn do Python
  • Abordagem de problemas de aprendizado de máquina com conjuntos de dados desbalanceados

Desafios dos Conjuntos de Dados Desbalanceados

Antes de entrarmos nos detalhes da implementação, vamos revisar alguns conceitos importantes sobre conjuntos de dados desbalanceados e as técnicas para lidar com eles.

  • Comuns em aplicações do mundo real, como detecção de fraudes e diagnóstico médico
  • Problemas decorrentes da maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina
  • Importância das classes minoritárias em determinados contextos

Técnicas para Lidar com o Desbalanceamento

As técnicas mais comuns para lidar com o desbalanceamento dividem-se em dois grupos: Reamostragem e Algoritmos adaptativos.

  • Reamostragem: modificação da distribuição das classes no conjunto de treinamento para balanceá-las
  • Algoritmos adaptativos: modificação dos algoritmos internamente para dar mais peso/importância às classes minoritárias
  • Importância da escolha da técnica adequada para cada contexto

Undersampling Aleatório na Prática

O undersampling consiste em reduzir o número de amostras da classe majoritária para igualar o tamanho das classes minoritárias. Dessa forma, balanceamos o conjunto de dados.

  • Objetivo e funcionamento do undersampling
  • Vantagens e desvantagens do undersampling aleatório
  • Importância do balanceamento do conjunto de dados

Utilização da Biblioteca Imbalanced-Learn

O Imbalanced-Learn (ou simplesmente imblearn) é uma biblioteca Python muito popular para lidar com problema

  • Relevância e popularidade da biblioteca Imbalanced-Learn
  • Facilidade de utilização da biblioteca para aplicação do undersampling aleatório
  • Vantagens de utilizar ferramentas especializadas para lidar com desbalanceamento de dados

Técnicas de Reamostragem em Aprendizado de Máquina

O desbalanceamento de conjuntos de dados é um problema comum em aprendizado de máquina, e pode impactar negativamente o desempenho dos modelos. O imblearn é uma biblioteca que oferece implementações eficientes de técnicas de reamostragem, como undersampling aleatório, oversampling aleatório, SMOTE e variações, técnicas combinadas/híbridas e ensemble sampling. Além disso, o imblearn fornece utilitários para avaliação de métricas e visualizações para analisar o desempenho dos modelos. Com sua facilidade de uso, alta performance e recursos para análises profundas, o imblearn é uma escolha natural para aplicar técnicas de reamostragem em problemas do mundo real.

  • O desbalanceamento de conjuntos de dados é um problema comum em aprendizado de máquina
  • O imblearn oferece implementações eficientes de técnicas de reamostragem, como undersampling aleatório, oversampling aleatório, SMOTE e variações, técnicas combinadas/híbridas e ensemble sampling
  • A biblioteca fornece utilitários para avaliação de métricas e visualizações para analisar o desempenho dos modelos
  • O imblearn é uma escolha natural para aplicar técnicas de reamostragem em problemas do mundo real

Aplicando Undersampling Aleatório

Ao aplicar undersampling aleatório utilizando o imblearn, é possível equalizar classes desbalanceadas em conjuntos de dados. Utilizando o conjunto de dados German Credit, que contém informações sobre clientes e aprovações de crédito por um banco, é possível prever se um novo cliente terá seu crédito aprovado com base nas features disponíveis. As etapas para aplicar undersampling aleatório incluem carregar os dados, inspecionar o desbalanceamento de classes, importar RandomUnderSampler, aplicar o Random UnderSampling, treinar modelos de Machine Learning e avaliar o desempenho.

  • Undersampling aleatório equaliza classes desbalanceadas em conjuntos de dados
  • O conjunto de dados German Credit contém informações sobre clientes e aprovações de crédito por um banco
  • É possível prever se um novo cliente terá seu crédito aprovado com base nas features disponíveis
  • As etapas para aplicar undersampling aleatório incluem carregar os dados, inspecionar o desbalanceamento de classes, importar RandomUnderSampler, aplicar o Random UnderSampling, treinar modelos de Machine Learning e avaliar o desempenho

Carregando os Dados

A primeira etapa para aplicar undersampling aleatório é carregar os dados. Utilizando bibliotecas como pandas e imblearn, é possível importar o conjunto de dados German Credit em um DataFrame do pandas. Esta etapa é crucial para garantir que os dados estejam prontos para a aplicação das técnicas de reamostragem.

  • Utilize bibliotecas como pandas e imblearn para importar o conjunto de dados German Credit em um DataFrame do pandas
  • Carregar os dados é crucial para garantir que estejam prontos para a aplicação das técnicas de reamostragem

Inspecionando o Desbalanceamento

Antes de aplicar o undersampling, é importante verificar o desbalanceamento dos dados. Através de técnicas como a plotagem de gráficos de barras com a contagem de amostras em cada classe, é possível identificar o desbalanceamento e a distribuição das classes. No caso do conjunto de dados German Credit, foi identificado um desbalanceamento onde a classe ‘Good Risk’ possui 700 amostras, enquanto a classe ‘Bad Risk’ possui 300. Este desbalanceamento pode impactar a performance dos modelos e, por isso, é crucial equalizar as classes antes de treinar os modelos.

  • Verificar o desbalanceamento dos dados é importante antes de aplicar o undersampling
  • A plotagem de gráficos de barras com a contagem de amostras em cada classe é uma técnica útil para identificar o desbalanceamento e a distribuição das classes
  • No conjunto de dados German Credit, foi identificado um desbalanceamento onde a classe ‘Good Risk’ possui 700 amostras, enquanto a classe ‘Bad Risk’ possui 300
  • Este desbalanceamento pode impactar a performance dos modelos e, por isso, é crucial equalizar as classes antes de treinar os modelos

Importando RandomUnderSampler

Para aplicar o undersampling aleatório, é necessário importar o RandomUnderSampler do imblearn. Esta etapa é essencial para utilizar a técnica de undersampling e equalizar as classes desbalanceadas no conjunto de dados.

  • Importar o RandomUnderSampler do imblearn é essencial para utilizar a técnica de undersampling
  • Esta etapa é necessária para equalizar as classes desbalanceadas no conjunto de dados

Aplicando Random UnderSampling

Ao aplicar o undersampling aleatório utilizando o RandomUnderSampler, é possível instanciar o método fit_resample para equalizar as classes desbalanceadas. Esta etapa é fundamental para garantir que os dados estejam prontos para o treinamento dos modelos de Machine Learning, evitando viés e desbalanceamento que poderiam impactar negativamente as previsões.

  • Ao aplicar o undersampling aleatório utilizando o RandomUnderSampler, é possível instanciar o método fit_resample para equalizar as classes desbalanceadas
  • Esta etapa é fundamental para garantir que os dados estejam prontos para o treinamento dos modelos de Machine Learning, evitando viés e desbalanceamento que poderiam impactar negativamente as previsões

O Problema do Desbalanceamento de Dados

O desbalanceamento de dados é um problema comum em conjuntos de dados do mundo real, onde uma classe é significativamente mais prevalente do que a outra. Isso pode levar a modelos de Machine Learning viésados e com baixo desempenho na detecção da classe minoritária. Uma técnica comum para lidar com esse problema é o undersampling aleatório, que envolve a remoção de instâncias da classe majoritária para igualar o número de amostras da classe minoritária.

  • O desbalanceamento de dados é um desafio comum em problemas do mundo real
  • Pode resultar em modelos de Machine Learning com viés e baixo desempenho na detecção da classe minoritária
  • O undersampling aleatório é uma técnica comum para lidar com desbalanceamento de dados

Aplicando Undersampling Aleatório

O undersampling aleatório é uma técnica poderosa para lidar com conjuntos de dados desbalanceados. Ao remover aleatoriamente instâncias da classe majoritária, conseguimos equalizar o número de amostras entre as classes, criando um conjunto de dados balanceado. Essa técnica é especialmente útil em problemas do mundo real, onde o desbalanceamento é comum.

  • Undersampling aleatório equaliza o número de amostras entre classes
  • É uma técnica poderosa para lidar com desbalanceamento de dados
  • Particularmente útil em problemas do mundo real

Treinando Modelos de Machine Learning

Com os dados balanceados, podemos treinar modelos de Machine Learning, como Regressão Logística e Árvores de Decisão. Esses modelos podem ser aplicados para a classificação de dados e são impactados positivamente pelo uso de dados balanceados, resultando em melhor desempenho na detecção da classe minoritária.

  • Após o balanceamento dos dados, é possível treinar modelos de Machine Learning
  • Regressão Logística e Árvores de Decisão são exemplos de modelos que podem ser treinados
  • O desempenho na detecção da classe minoritária é melhorado com dados balanceados

Avaliando o Impacto do Undersampling

Para avaliar corretamente o impacto do undersampling aleatório, é necessário comparar métricas de desempenho nos dados originais e nos dados reamostrados. Métricas como Accuracy, Precision, Recall, F1-Score e Curva ROC são essenciais para quantificar o impacto do undersampling na detecção da classe minoritária.

  • Comparação de métricas de desempenho nos dados originais e reamostrados é essencial
  • Accuracy, Precision, Recall, F1-Score e Curva ROC são métricas importantes para avaliar o impacto do undersampling
  • Essas métricas ajudam a quantificar o impacto na detecção da classe minoritária

Conclusão

O undersampling aleatório é uma poderosa técnica para lidar com dados desbalanceados, essencial para soluções de IA mais justas e inclusivas.