劉鵬飛，何良華

(同濟(jì)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，上海 201804)

基于核方法的虛擬樣本構(gòu)造

劉鵬飛，何良華

(同濟(jì)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，上海 201804)

樣本不平衡問題已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱門。虛擬樣本生成方法是一種重要的解決樣本不平衡問題的方法，它通過線性生成少數(shù)類樣本來實(shí)現(xiàn)。在以往的大多數(shù)研究工作中，虛擬樣本的生成是在原始的特征空間中進(jìn)行的，樣本通常處于線性不可分的狀態(tài)，將會導(dǎo)致生成的虛擬樣本丟失幾何特性。因此，文章提出了一種基于核方法的虛擬樣本構(gòu)造方法，虛擬樣本在線性可分的核空間中生成。

樣本不平衡；支持向量機(jī)；虛擬樣本；核方法

0 引言

對不平衡樣本的學(xué)習(xí)一直是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題。樣本不平衡問題的主要難點(diǎn)在于以往的分類算法大多以樣本分布平衡為前提，導(dǎo)致了分類結(jié)果往往偏向于多數(shù)類樣本[1]。

為解決樣本不平衡條件下的分類問題，人們提出了很多應(yīng)對方法。其中，構(gòu)造虛擬樣本作為基于數(shù)據(jù)層面的一種策略已經(jīng)成為一種主流的處理方法[2]。構(gòu)造虛擬樣本方法通過生成少數(shù)類虛擬樣本來平衡樣本分布，從而減少因樣本分布不平衡帶來的影響。CHAWLA N V等人提出了Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE)[3],利用相鄰樣本的特征相似性，通過對相鄰少數(shù)類樣本進(jìn)行插值構(gòu)造的方法生成虛擬樣本。SMOTE在很多領(lǐng)域表現(xiàn)出了出色的性能，很多研究者在SMOTE的基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)，如HAN H等人提出了Borderline-SMOTE[4]，只選取分界面邊界附近的少數(shù)類樣本進(jìn)行SMOTE生成。HE H等人提出了Adaptive synthetic sampling approach for imbalanced learning(ADASYN)[5]，根據(jù)不同的分布密度對不同區(qū)域的少數(shù)類樣本生成不同數(shù)量的虛擬樣本。

然而，如SMOTE等以往的工作，對少數(shù)類樣本的構(gòu)造都是在原始的低維空間中進(jìn)行的。構(gòu)造少數(shù)類樣本通常使用線性組合其他的少數(shù)類樣本進(jìn)行生成，而低維空間中的樣本往往處于線性不可分的狀態(tài)，這可能導(dǎo)致新生成的虛擬樣本丟失該類的幾何特性。因此，在線性可分的空間中對樣本進(jìn)行線性生成是一種更加適合的選擇，一方面線性可分的條件使得分類學(xué)習(xí)更加容易，另一方面，線性可分空間保證了新生成的樣本的幾何分布更加契合原始的樣本空間。支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)[6]算法將線性不可分的樣本映射到線性可分的更高維空間中進(jìn)行分類。因此，本文結(jié)合SVM，通過在高維線性可分空間中構(gòu)造虛擬樣本，從而提高分類器在樣本不平衡條件下的分類性能。

1 SVM算法

本文期望在一個(gè)線性可分的空間中構(gòu)造虛擬樣本，而現(xiàn)實(shí)生活中大多數(shù)數(shù)據(jù)都是線性不可分的，因此需要將數(shù)據(jù)從原始空間映射到線性可分空間中。而SVM正是這種算法，通過核方法將原始空間中樣本映射到一個(gè)高維空間中，在這個(gè)高維空間中樣本是線性可分的。下面將介紹所涉及到的SVM相關(guān)知識。

1.1 SVM基本公式

當(dāng)樣本處于線性可分的情況時(shí)，SVM的決策公式如下：

SVM(x)=sign()+b

(1)

w則通過下式得到:

(2)

其中αi是SVM的對偶目標(biāo)函數(shù)中的拉格朗日乘子：

(3)

從式(2)中可以得知，w僅僅由那些αi>0的項(xiàng)組成。這些αi>0的樣本xi對應(yīng)到SVM中被稱為支持向量(SupportVector)，它們對SVM分界面的構(gòu)建起到了決定性的作用。因此對于樣本不平衡的分析問題，更多地關(guān)注于作為支持向量的樣本。

1.2 SVM中的核函數(shù)

當(dāng)樣本處于線性不可分的情況時(shí)，SVM首先使用核函數(shù)將樣本映射到一個(gè)高維線性可分的空間，然后再利用上述公式進(jìn)行分類。

核函數(shù)與樣本特征之間的關(guān)系表達(dá)式如下：

F=<φ(xi),φ(xj)>F=K(xi,xj)H

(4)

其中φ是映射函數(shù)，它將處于原始特征空間H(Hilbert，希爾伯特空間)的樣本映射到高維空間F，在高維空間中樣本線性可分程度更大。通過φ，一個(gè)低維空間中xi被映射到高維空間中的zi=φ(xi)。同時(shí)，在映射之后內(nèi)積的計(jì)算復(fù)雜度并沒有增加，通過核函數(shù)的技巧計(jì)算仍然可以在低維空間中進(jìn)行。

將核函數(shù)應(yīng)用到1.1節(jié)中，SVM的決策函數(shù)將變?yōu)椋?/p>

SVM(x)=sign(F+b)

(5)

α通過對偶目標(biāo)函數(shù)得到：

(6)

從式(6)中可以得知，求解一個(gè)SVM模型只需輸入樣本兩兩之間的核函數(shù)值。這些兩兩的核函數(shù)值可以用矩陣的形式來表示，并且稱之為核矩陣。

2 基于核方法的虛擬樣本構(gòu)造

核方法有效地將低維空間中的線性不可分的樣本映射到高維空間中，使得樣本線性可分程度大大增加。在線性可分的高維空間中構(gòu)建決策面更加簡單，同時(shí)對于樣本的線性生成也能保持相關(guān)的幾何特性，因此本文的虛擬樣本構(gòu)造方法是基于這樣的核空間。同時(shí)SVM算法作為利用核方法的典型代表，本文選取SVM算法對樣本進(jìn)行分類。

2.1 虛擬樣本的表示

在SVM映射后的核空間(即高維空間)中的樣本通常形式會比較復(fù)雜，甚至在常用的高斯核映射后的樣本具體特征都不可知(高斯核將樣本映射至無窮維度)，所以構(gòu)建虛擬樣本不能基于具體的單獨(dú)的樣本。

從1.1節(jié)中的式(6)得知，求解一個(gè)SVM模型只需關(guān)注樣本兩兩之間的核函數(shù)值。所以對于高維空間中具體的單獨(dú)樣本過于復(fù)雜的問題，可以把高維空間中具體的虛擬樣本替換為該虛擬樣本與其他所有樣本的核函數(shù)值。

通過插入給定兩個(gè)高維空間中樣本的中值來代表一個(gè)虛擬樣本的生成：

(7)

z*表示由已知高維空間中的樣本z1和z2生成的虛擬樣本，要知道在高維空間中這些樣本都是不可知的，因此本文使用z*與所有其他樣本的核函數(shù)值(也即高維空間中的內(nèi)積)來表示虛擬樣本：

Kz*,x=

(8)

2.2 虛擬樣本的構(gòu)造

2.1節(jié)中已經(jīng)將虛擬樣本的表示轉(zhuǎn)換成了虛擬樣本與其他樣本之間的核函數(shù)值，因此虛擬樣本的構(gòu)造問題也就轉(zhuǎn)換成了如何求解它們的核函數(shù)值。

利用內(nèi)積空間中線性性質(zhì)，可以將式(8)計(jì)算如下：

(9)

(10)

生成一個(gè)樣本時(shí)，核矩陣從N階矩陣KM1擴(kuò)展到N+1階矩陣KM2。

2.3 構(gòu)造源的選取

插值生成虛擬樣本所需要的兩個(gè)樣本稱為構(gòu)造源，生成不同的虛擬樣本需要不同的構(gòu)造源，本節(jié)主要討論對于構(gòu)造源的選取。

圖1 SVM中不同樣本分布示意圖

圖1中為SVM分類后不同類別的樣本分布示意，圖中有兩類樣本，中間實(shí)線表示SVM分類決策面，實(shí)線兩旁的虛線代表兩類樣本的支撐界面。對于單獨(dú)的一類樣本來說，分類后的樣本點(diǎn)可以分為三類：第一類介于支撐界面內(nèi)側(cè)，對應(yīng)到式(5)中該類樣本點(diǎn)的αi=0，這類樣本點(diǎn)對于SVM分界面的構(gòu)建沒有任何影響，甚至對該類樣本進(jìn)行增減后都不會影響SVM分界面；第二類處于支撐界面上，其0<αi

對這三類樣本點(diǎn)都進(jìn)行了相應(yīng)的虛擬樣本的構(gòu)造，得到的結(jié)論為：只有選取αi=C的第三類樣本作為構(gòu)造源生成后才會改變SVM分界面。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本節(jié)將從兩個(gè)實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證本文所提出方法的有效性。實(shí)驗(yàn)將使用本方法后的分類結(jié)果與原始的SVM分類結(jié)果進(jìn)行對比。實(shí)驗(yàn)1使用人造數(shù)據(jù)集作為數(shù)據(jù)，實(shí)驗(yàn)2使用UCI真實(shí)數(shù)據(jù)集。

3.1 人造數(shù)據(jù)集

為了驗(yàn)證提出方法的有效性，實(shí)驗(yàn)將在人造數(shù)據(jù)集上對比原始SVM分類結(jié)果與構(gòu)造虛擬樣本后的分類結(jié)果。構(gòu)造虛擬樣本時(shí)，樣本生成數(shù)量為多數(shù)類樣本與少數(shù)類樣本數(shù)量的差值，構(gòu)造源選取αi=C的樣本，同時(shí)，生成方式為隨機(jī)生成。

實(shí)驗(yàn)使用的數(shù)據(jù)集由兩個(gè)高斯分布構(gòu)成，分別代表兩類樣本的分布，以其中一類為少數(shù)類樣本，另一類為多數(shù)類樣本。不同不平衡率的數(shù)據(jù)集是以少數(shù)類為基數(shù)，按照比例增加多數(shù)類樣本形成的。圖2為訓(xùn)練樣本的分布，圖3為不同不平衡率情況下SVM與本文方法的對比。圖3橫軸表示不平衡率，縱軸表示性能指標(biāo)，其中f代表F-value指標(biāo)，g代表G-mean指標(biāo)，這兩個(gè)指標(biāo)都能比較好地考量不平衡條件下地分類性能。

圖2 人造數(shù)據(jù)集樣本分布

圖3 不同不平衡率下SVM與本文方法對比

從圖3中可以看到隨著不平衡率的上升，SVM在F-value和G-mean下的性能顯著下降，而本文的方法在1～8的不平衡率下性能只有輕微下降，并且高于SVM。

3.2 UCI數(shù)據(jù)集

本節(jié)實(shí)驗(yàn)采用UCI中部分?jǐn)?shù)據(jù)集作為真實(shí)數(shù)據(jù)集，每個(gè)數(shù)據(jù)集的詳細(xì)信息如表1所示。Np、Nn分別代表少數(shù)類樣本和多數(shù)類樣本的數(shù)量，n代表樣本的特征數(shù)，IR表示數(shù)據(jù)集的不平衡率。

表1 UCI數(shù)據(jù)集信息

實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表2和圖4。表2中列出了SVM與本文方法的F-value和G-mean值，而圖4對比了它們的性能。從圖4可以看出，本文方法相比于SVM在F-value和G-mean兩個(gè)指標(biāo)下都有明顯的提升。

表2 UCI數(shù)據(jù)集上性能對比

4 結(jié)論

本文提出了一種新的在核空間中構(gòu)造虛擬樣本的方法來解決樣本不平衡問題。在SVM的理論中分析了構(gòu)造

圖4 UCI數(shù)據(jù)集上分類結(jié)果對比

虛擬樣本的原理，同時(shí)在試驗(yàn)中對所提出的方法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。在具有不同不平衡率的人造數(shù)據(jù)集以及現(xiàn)實(shí)生活中的真實(shí)數(shù)據(jù)集中，基于核方法的虛擬樣本構(gòu)造方法的表現(xiàn)均優(yōu)于原始的SVM。

[1] BORDES A, ERTEKIN S, WESTON J, et al. Fast kernel classifiers with online and active learning[J]. Journal of Machine Learning Research, 2012, 6(6):1579-1619.

[2] HE H, BAI Y, GARCIA E A, et al. ADASYN: adaptive synthetic sampling approach for imbalanced learning[C]. 2008 IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IEEE World Congress on Computational Intelligence). IEEE, 2008: 1322-1328. [3] CHAWLA N V, BOWYER K W, HALL L O, et al. SMOTE: synthetic minority over-sampling technique[J]. Journal of Artificial Intelligence Research, 2011, 16(1):321-357.

[4] HAN H, WANG W Y, MAO B H. Borderline-SMOTE: a new over-sampling method in imbalanced data sets learning[C].International Conference on Intelligent Computing, Springer Berlin Heidelberg, 2005: 878-887.

[5] HE H, GARCIA E A. Learning from imbalanced data[J]. IEEE Transactions on Knowledge & Data Engineering, 2009, 21(9):1263-1284.

[6] VAPNIK V. The nature of statistical learning theory[M]. Springer Science & Business Media, 2013.

Synthetic sample construction based on kernel method

Liu Pengfei，He Lianghua

(College of Electronics and Information Engineering, Tongji University, Shanghai 201804, China)

Learning from imbalanced data is a popular problem in machine learning. Synthetic over-sampling method is one of important approaches by generating linear synthetic minority class samples. While in most previous works, synthetic samples are generated in original feature space where samples are linear non-separable, which leads to the loss of geometrical relation between samples. Therefore, in this paper, a new oversampling method called kernel-based oversampling method is proposed, samples are generated in kernel space where samples in this space are linear separable.

imbalanced data; support vector machine; synthetic sample; kernel method

TP181

A

10.19358/j.issn.1674- 7720.2017.03.016

劉鵬飛，何良華.基于核方法的虛擬樣本構(gòu)造[J].微型機(jī)與應(yīng)用，2017,36(3)：52-54,58.

2016-10-15)

劉鵬飛(1991-)，男，通信作者，碩士研究生，主要研究方向：認(rèn)知與智能信息處理。E-mail:1433239@#edu.cn。

何良華(1977-)，男，博士，教授，主要研究方向：認(rèn)知與智能信息處理。