【发布时间】：2016-02-08 12:36:24
【问题描述】：
我想使用 Vowpal Wabbit 执行逻辑回归。如何处理不平衡的类（例如 1000/50000）？我知道我可以使用重要性加权，但我不确定在这种情况下这是最好的选择。还有一些算法，比如 SMOTE，但我不知道如何在 Vowpal Wabbit 中使用它们。
【问题讨论】：
标签： logistic-regression vowpalwabbit
【发布时间】：2016-02-08 12:36:24
【问题描述】：
是的，重要性加权是 Vowpal Wabbit 中不平衡类的解决方案。最重要的问题是你的最终评价标准是什么。是 RO 曲线下的面积（又名 ROC，AUC）吗？请参阅 Calculating AUC when using Vowpal Wabbit 和 How to perform logistic regression using vowpal wabbit on very imbalanced dataset（在此处查看两个答案）。
SMOTE 似乎是对少数类的过采样和对多数类的欠采样的组合，其中过采样是通过从例如生成合成示例来完成的。 5 个最近邻示例，它们随机混合在一起。此方法在 Vowpal Wabbit 中没有实现，并且与在线学习不兼容（因为最近的邻居）。它可能以某种方式以在线方式近似。
【讨论】：
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可能是 F1 分数和 AUC。我还将使用提升图表。那么，只有在线学习情况下的重要性加权？
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如果正确完成，过采样（和欠采样）应该与重要性加权非常相似。在这两种方法中，您都需要找到最佳常数，例如通过交叉验证。生成的合成示例应该减少variance。 Bagging (
--bootstrap M) 可用于相同目的（参见stackoverflow.com/questions/30008991/…）。