心法利器[44] | 样本不均衡之我见

心法利器

本栏目主要和大家一起讨论近期自己学习的心得和体会，与大家一起成长。具体介绍：仓颉专项：飞机大炮我都会，利器心法我还有。

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往期回顾

样本不均衡这个问题最近问我的人不少，有关这块，总结一些我的经验吧。

样本不均衡的现象

样本不均衡问题，多半只有分类问题才会出现（NER属于序列标注，也是分类对吧），来看看所谓的不均衡通常是什么样的：

• 分类问题，某个类的量特别多或者特别少。
• “效果差”，一个非常模糊的现象，反正就是指标不太好，不太满意吧。（看看这篇文章以后就不要这么聊发现的问题了哈：bad case分析传送门）

这个时候，就会出现通常所谓的”样本不均衡“问题。

分析思路

此时，我们不该想的是"用什么模型"，怎么增减样本之类的，而是找一些比较细节的信息，通过信息来判断我们改怎么进一步做点什么。

首先，先自行找到这几个问题的答案。

• 比例。所谓的不均衡，有多不均衡，1:10，1:100，1:1000还是更多？很多人所谓的不均衡其实并不差多少，一般情况，差的不是很大其实并不影响计算。
• 少的类，有多少，几条几十条还是更多？
• 测试集呢，比例是否均衡，指标是否有考虑不均衡的问题，少的那一类效果咋样，准招，这里注意不能只看整体的准招。

OK，回答完这几个问题后，可以这么进行思考：

• 如果是差别真的很大，差几个零那种，那时候该想到的是，可以通过loss之类的手段来调整，让loss更关注一下类目少的那一些。
• 绝对量少，肯定是因为模型根本没吃饱，尤其是几条几十条的那种，那一方面考虑用规则，数量太少根本不够模型塞牙缝，另一方面考虑挖掘样本吧，要不一样的样本，用于让模型能绘出分类边界。
• 测试集问题。样本不均衡下，得多看看测试集，里面是否比例一致，里面各个类的效果又是咋样的，这里面其实能分析出很多问题。

有关测试集这里，还想多聊一些：

• 测试集要看每个类的效果，再次强调。
• 如果每个类效果都很差，大概率就不是不均衡问题，好好优化数据和模型吧。
• 多的类差，少的类好，那其实就是别的问题了，暂时别惦记样本不均衡了。
• 少的差，多的还行，那这个可以当做样本不均衡问题来解决。但是如果差的不是很多，其实也是一般地分析case按照bad case分析流程去做其实就差不多了。

解决方案

首先，根据上面的分析，首先要看测试集和指标，如果有问题赶紧看赶紧解决，这个东西出问题，别说别的问题，就是现在有没有问题，都不确定。

如果数量少的类目，绝对量少的话，尤其是非常匮乏的情况，那就是得尝试扩展样本（如果确定是非要模型不可的话），这个拓展，要注意的是，增多、复制本身意义不是很大，空间边界不明显，模型根本就不够足够的论据来进行分类，所以我想说的是扩大样本空间，而不只是增加样本本身。

如果比例差距大，那对于类少的，可以通过数据增强，loss修改倾向性的方式来进行调整，甚至是有一些类似focal loss之类的不均衡的操作，而对多的类，那就是负采样就好了，这个其实反而简单了。

数据增强

我知道很多人都在希望我聊这个，我先说3个关键点，然后把我以前的文章放出来吧：

• 数据增强的目的不是增多，数量本身很简单，要弄清楚你数据不够要增强的目的，有的时候甚至dropout都能整一些出来。
• 基于任务，有的时候并不一定追求同义，尤其是在分类任务，所以这样扩增样本的方式灵活性更高。
• 数据不见得缺才要用数据增强，例如增加模型鲁棒性。

好了，文章在这里：NLP.TM[32] | 浅谈文本增强技术

小结

这里其实聊了一个比较小也比较常见的问题，这里希望大家的是，不要着急跳过一些必要的思路流程，这些流程能让自己更好地分析好问题从而解决，我们手里的方法很多，但是不见得要马上都都出来，找到弱点然后一击致命更为省时省力对吧。