r - 如何在 R 中实现逻辑回归的成本敏感学习

Question

我有一个高度不平衡的数据集。多数类(class)与少数类(class)的比例为 99:1。我想建立一个模型来准确预测少数群体。简单来说，我想进行成本敏感的学习，其中假阴性的成本应该高于假阳性的成本。但我没有在 R 中找到任何用于逻辑回归的包，它可以做同样的事情。

任何人都可以推荐一些具有 R 代码示例的网站文档来执行相同的操作。提前致谢。

Answer 1

对于任何不提供成本选项的算法，您可以对少数类进行过采样。例如，如果您想将它们加权 5 倍，那么只需将它们过采样 5 倍即可。

有很多关于如何处理不平衡数据的文献。一般方法包括对少数类别进行过采样或对多数类别进行欠采样。此外，您还可以使用更先进的技术，例如 SMOTE，它将根据您的少数群体创建综合观察结果。

在像您这样的高度不平衡的情况下，我发现多次对大多数进行过采样和对少数进行欠采样相结合，这样您就可以获得可以一起平均的多个模型，从而产生良好的结果。 (基本上，这是修改后的装袋)