python - 如何进行多标签分层抽样？

Question

我正在处理多标签数据，我想使用分层抽样。假设我有 10 个类，我们称它们为“ABCDEFGHIJ”。我有一个包含 10 列的数据框，对应于每个标签，其中包含有关条目的其余信息。我可以在 n_entry*10 矩阵中提取这 10 列，我将其称为 label_values

例如，一行 label_values 看起来像 [0,0,1,1,0,0,0,0,0,0] 并且这个特定的行意味着条目具有标签 C 和标签 D。

我想在训练和验证集中对我的数据进行拆分，并且我希望在训练和验证中每个标签的比例相同。为了执行我的拆分，我使用了 Sklearn train_test_split 函数(在我需要分层之前)，它恰好有一个参数分层。目前的行为是将multi_label行为变成multiclass one(我们认为[A,B]是一个全新的类，与A类和B类完全不同)。因此，有些类只有 1 个元素，这会引发错误:

ValueError("The least populated class in y has only 1"
                         " member, which is too few. The minimum"
                         " number of groups for any class cannot"
                         " be less than 2.")

来自 StratifiedShuffleSplit 类的 _iter_indices 的 sklearn/model_selection/_split.py :

if np.min(class_counts) < 2:
        raise ValueError("The least populated class in y has only 1"
                         " member, which is too few. The minimum"
                         " number of groups for any class cannot"
                         " be less than 2.")

我的解决方法是覆盖此方法以删除此检查。这有效，并且我在训练和验证之间更好地重新分配了我的标签。但是，我的一个带有 2 个元素的标签完全在训练集中。这是正常的吗？

其他问题:这是进行此操作的好方法，还是您认为有更好的方法在 multi_label 中对 train_test_split 进行分层？

Answer 1

如您所见，scikit-learn's train_test_split() 的分层不单独考虑标签，而是将其视为“标签集”。这对于多标签数据根本不起作用，因为独特组合的数量随着标签数量呈指数增长。在您的示例中，有 1024 种不同的可能标签组合。您需要至少两倍才能执行双向拆分，即使如此，每次拆分也只能获得每个组合的一个示例。

禁用检查的拆分可能有些有效，因为重复标签集能够分层，但对于唯一标签集，您只是允许 scikit-learn 随机拆分它们，这没有用或无效。

Sechidis、Tsoumakas 和 Vlahavas 于 2011 年提出了一种名为 Iterative Stratification 的算法。它通过分别考虑每个标签来拆分多标签数据集，从具有最少正例的标签开始，一直到表现最好的标签。

目前有两种您可以使用的实现:

iterative-stratification

scikit-multilearn iterative_train_test_split()

假设您想要对这些 3-label (L1,L2,L3) 样本进行双向拆分:

L1 L2 L3
--------
0  0  0
0  0  1
0  1  0
0  1  1
1  0  0 
1  0  1
1  1  0
1  1  1

有 8 个唯一的标签集，但每个标签有 4 个正例。迭代分层不是随机拆分，而是尝试为您提供两个拆分，其中包含来自每个标签的平衡数量的示例。示例拆分可能如下所示:

Split 1
-------
L1 L2 L3
0  0  1
0  1  0
1  0  1
1  1  0

Split 2
-------
L1 L2 L3
0  0  0
0  1  1
1  0  0
1  1  1

请注意，即使每个标签集仍然是唯一的，现在每个标签在分割之间都有一个很好的平衡。