任宇軒

摘要：不平衡樣本集一般指在多數(shù)類樣本個(gè)數(shù)與少數(shù)類樣本個(gè)數(shù)相差較大的數(shù)據(jù)集合，對這類數(shù)據(jù)進(jìn)行分類時(shí)，結(jié)果會偏向于多數(shù)類，導(dǎo)致分類錯(cuò)誤。為解決不平衡樣本集在數(shù)據(jù)分析時(shí)的問題，使用了一種基于代價(jià)敏感的隨機(jī)森林方法，并在飛機(jī)航材保障數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用，結(jié)果表明該方法能夠?qū)Σ黄胶鈹?shù)據(jù)進(jìn)行較為準(zhǔn)確的分析。

關(guān)鍵詞：隨機(jī)森林;不平衡數(shù)據(jù);分類器;航材

1 引言

航材保障是為飛機(jī)檢修維修提供所需航材的重要工作，其直接關(guān)系到飛機(jī)能否正常執(zhí)行任務(wù)。缺材停飛指飛機(jī)因缺乏航材導(dǎo)致無法飛行，為掌握航材保障工作規(guī)律，對保障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)判缺材停飛事件發(fā)生具有重要的意義。但是航材保障工作中缺材停飛屬于小概率事件，導(dǎo)致缺材停飛的航材占比一般不足百分之五，導(dǎo)致樣本集內(nèi)正樣本與負(fù)樣本比例極不平衡，對這類樣本集進(jìn)行數(shù)據(jù)分析會導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)偏差，算法會使得分類結(jié)果偏向于樣本容量大的一類，如何解決不平衡樣本集對數(shù)據(jù)分析結(jié)果帶來的影響是當(dāng)前的熱點(diǎn)研究方向。

2 代價(jià)敏感的隨機(jī)森林算法

代價(jià)敏感的思想對于不平衡數(shù)據(jù)分析有很好的效果，在對于不平衡數(shù)據(jù)的分類器中把少數(shù)類錯(cuò)分為多數(shù)類的代價(jià)設(shè)為較大，能夠使得分類器對于少數(shù)類樣本更加關(guān)注。其主要思想與我們對待不平衡樣本集的思想相同，與其他對于不平衡樣本集的處理方法相比較，代價(jià)敏感矩陣擁有更低的時(shí)間復(fù)雜度，更適合大數(shù)據(jù)處理，但大家敏感矩陣的具體值確定較為困難，代價(jià)敏感矩陣方法分類方法一般有三種。

一是將誤分類的代價(jià)以權(quán)重的形式直接作用到數(shù)據(jù)集中，這種方法其實(shí)相當(dāng)于通過改變數(shù)據(jù)權(quán)重的方式來修改數(shù)據(jù)的分布，使分類器朝著誤分類代價(jià)減少的方向?qū)W習(xí)。受到AdaBoost的啟發(fā)，有一些用于不平衡數(shù)據(jù)的代價(jià)敏感的Boosting算法已經(jīng)提出，一個(gè)典型的算法就是AdaCost，它是AdaBoost的變種形式，只是將誤分類代價(jià)作為數(shù)據(jù)空間中權(quán)重更新的策略而引入。

二是把代價(jià)最小化技術(shù)同集成方法結(jié)合。先使用傳統(tǒng)的集成學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練模型，然后將訓(xùn)練出的傳統(tǒng)模型與代價(jià)最小化技術(shù)相結(jié)合形成代價(jià)敏感模型。MetaCost是一種將傳統(tǒng)的分類器轉(zhuǎn)換為代價(jià)敏感模型的方法，傳統(tǒng)分類器通過一個(gè)“元學(xué)習(xí)”過程，根據(jù)最小期望代價(jià)修改訓(xùn)練樣本的類標(biāo)記，并使用修改后的訓(xùn)練集重新學(xué)習(xí)新的模型。使用 MetaCost 的優(yōu)勢就是它將分類器視為黑箱，不需要知道分類器的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，同時(shí)可以應(yīng)用到任何個(gè)數(shù)的基分類器上以及任何形式的代價(jià)矩陣上。

三是直接構(gòu)造一個(gè)代價(jià)敏感模型，將代價(jià)敏感函數(shù)或者特征同分類器直接結(jié)合，通過學(xué)習(xí)器的學(xué)習(xí)過程將代價(jià)敏感函數(shù)擬合到分類器中。文獻(xiàn)將代價(jià)敏感方法和決策樹結(jié)合，提出了基于代價(jià)敏感的剪枝方法。該方法將代價(jià)函數(shù)作為剪枝評判的標(biāo)準(zhǔn)，對決策樹的過擬合問題起到一定的緩解作用。同時(shí)，經(jīng)過剪枝后，分類器泛化能力和分類準(zhǔn)確率得到了一定程度的提高。然而，剪枝操作對閾值的設(shè)定十分敏感，將閾值進(jìn)行少量的變動(dòng)，會引起整棵樹很大的變動(dòng)。另外，將剪枝操作加入到分類器的學(xué)習(xí)中，無疑會加大分類器學(xué)習(xí)所需的時(shí)間。

隨機(jī)森林分類器是一種將多個(gè)決策樹組合為一個(gè)算法的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，多棵決策樹表示為{h（X，θk），k=1，2，…，k}，k表示隨機(jī)森林里基分類器的個(gè)數(shù)，決策樹基于Bagging的隨機(jī)有放回抽樣，在隨機(jī)空間進(jìn)行魔性訓(xùn)練，保證了基分類器的多樣性。由于在樣本選擇過程中的隨機(jī)性提高看分類的精準(zhǔn)度，避開了過擬合問題。隨機(jī)森林方法組合多棵決策樹的分類結(jié)果，結(jié)果選擇多數(shù)決策樹的結(jié)果。

式中，hk（x）是決策樹模型，y是決策樹的分類結(jié)果，I（·）為指示器函數(shù)

代價(jià)函數(shù)是根據(jù)數(shù)據(jù)集特征得來，通過計(jì)算樣本分布，構(gòu)造代價(jià)因子，詳細(xì)步驟如下。

第一步，計(jì)算整個(gè)數(shù)據(jù)集、多數(shù)類樣本、少數(shù)類樣本的的數(shù)據(jù)中心。

第二步，計(jì)算各類別數(shù)據(jù)中心到數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)中心的全中距離，在數(shù)據(jù)集中，重要特征相對較少，計(jì)算類別中心到整個(gè)數(shù)據(jù)集中心的歐式距離構(gòu)造代價(jià)對重要特征不公平，本算法引入權(quán)重距離，利用信息增益衡量每個(gè)特征在不同類別中的重要性。

第三步，設(shè)多數(shù)類c1，少數(shù)類c0，其中樣本數(shù)分別為N1，N2，能夠定義γ系數(shù)如下：

3 實(shí)例驗(yàn)證

實(shí)例選擇某保障單位一段時(shí)間內(nèi)的保障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，共1121條數(shù)據(jù)中，缺材數(shù)據(jù)占比約為百分之5，屬于不平衡數(shù)據(jù)集，采用代價(jià)敏感的隨機(jī)森林方法進(jìn)行分析。為消除不同屬性之間量綱不同對結(jié)果的影響對數(shù)據(jù)集采用歸一化處理。

將代價(jià)敏感的隨機(jī)森林算法與普通隨機(jī)森林算法結(jié)果相比較，0表示未發(fā)生缺材，1表示發(fā)生缺材。下表中1/0表示實(shí)際為1算法分類結(jié)果為0，以此類推。是研究過表明傳統(tǒng)隨機(jī)森林算法會將絕大多數(shù)樣本歸類為多數(shù)類，而代價(jià)敏感的隨機(jī)森林算法能提高分類器對少數(shù)類樣本的分類準(zhǔn)確度。

可見代價(jià)敏感隨機(jī)森林算法在處理不平衡數(shù)據(jù)時(shí)總準(zhǔn)確率明顯提高，且將少數(shù)類樣本分類正確率也有極大的提升。

4 結(jié)論

不平衡樣本數(shù)據(jù)集對數(shù)據(jù)分析工作提出了更高的要求，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法會受到樣本容量不均的影響，對少數(shù)類樣本的分類能力較差。本文采用了一種代價(jià)敏感的隨機(jī)森林方法，使算法更加關(guān)注少數(shù)類樣本的分類結(jié)果，隨機(jī)森林綜合了多棵決策樹的結(jié)果，實(shí)例驗(yàn)證表明該算法相較于傳統(tǒng)隨機(jī)森林方法，在處理不平衡數(shù)據(jù)時(shí)有著更高的準(zhǔn)確率。

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