クラスの不均衡にクラスの重みづけで対応してみたい
クラスの重み付けを使用してクラスの不均衡に対処する方法は、少数クラスに大きな重みを割り当てることで、モデルがそのクラスをより重視するように促すことです。一般的に、不均衡なクラスを持つ問題では、重み付けされた損失関数を使用してモデルを訓練します。
具体的な手順は次のとおりです：
- 各クラスの重みを計算します。これは、データのクラスの出現頻度の逆数に比例することが一般的です。例えば、クラスが出現する頻度が低いほど、そのクラスに対する重みは高くなります。
- XGBoostなどのモデルをトレーニングする際に、各インスタンスにクラスの重みを割り当てます。これにより、モデルは不均衡なデータにより敏感になり、より効果的に少数クラスを分類できるようになります。
以下は、XGBoostでクラスの重み付けを行うためのPythonコードの例です：
python
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score
# クラスの重みを計算
class_weights = len(y_train) / (n_classes * np.bincount(y_train))
# XGBoostモデルの定義
xgb_model_weighted = XGBClassifier(n_estimators=100, max_depth=9, learning_rate=0.1, subsample=0.8,
colsample_bytree=0.8, scale_pos_weight=class_weights)
# モデルの訓練
xgb_model_weighted.fit(X_train, y_train)
# 予測
y_pred_weighted = xgb_model_weighted.predict(X_test)
# モデルの評価
accuracy_weighted = accuracy_score(y_test, y_pred_weighted)
precision_weighted = precision_score(y_test, y_pred_weighted, average='weighted')
recall_weighted = recall_score(y_test, y_pred_weighted, average='weighted')
f1_weighted = f1_score(y_test, y_pred_weighted, average='weighted')
roc_auc_weighted = roc_auc_score(y_test, xgb_model_weighted.predict_proba(X_test), multi_class='ovr')
# 結果の出力
print("Weighted Accuracy:", accuracy_weighted)
print("Weighted Precision:", precision_weighted)
print("Weighted Recall:", recall_weighted)
print("Weighted F1 Score:", f1_weighted)
print("Weighted ROC AUC Score:", roc_auc_weighted)
このコードでは、scale_pos_weightパラメータを使用してクラスの重みを設定しています。これは、少数クラスに対する重みを設定するためのパラメータです。