如何解决类别不均衡的问题？

[JiaWenqi]

我这边有这样的数据，有三级标签（层级包含关系），很显然一级标签数量最多，二级或三级标签的数量和一级标签相差好几个数量级，并且每级标签都有热门标签和冷门标签，热门和冷门也相差好几个数量级，针对这种情况我应该如何处理呢？

[RandolphVI]

@JiaWenqi

首先你要明确自己要做什么样的任务，是要预测全部层级的所有标签还是就单单预测最 general 那层的标签。根据你任务的不同，就涉及到了是做 Extreme Multi-Label （涉及每一层级标签数量很多）还是 Hierarchical Multi-Label （涉及层级联系）问题。

每个层级标签都有热门标签和冷门标签，初步想到的做法有：

1. 下采样删去一些含有热门标签的数据进行数据平衡
2. 如果冷门标签很少，则可以将好几个冷门标签都 group 成一个标签。
3. 扩展你的数据（最暴力最有效的做法）

拆开每一层来讲，都是一个 flatten 的 Multi-Label 问题，关于类别不均衡问题，更多的做法可以参考 09 年 IEEE 的一篇文章 《Learning from Imbalanced Data》，应该会对你的工作有所帮助。

[JiaWenqi]

恩，我目前采取的方式就是，先统计所有数据的标签分布，然后将这些标签按照doc的数量分区间来做，doc数量少的标签区间对应的doc，会全部取；doc数量多的标签区间对应的doc会采样一部分，最后的结果，热门标签的数量在万级别和千级别的数量级，冷门标签数量在百级别数量级（有些冷门标签对应的doc数量总共也就100多）。不知道这样数量比例是否合适？

[RandolphVI]

@JiaWenqi

个人觉得和你总体数据量大小挂钩。 如果数据量大概在十万以内，按照个人经验而言，你这样的比例应该差不多。