Bạn đang gặp phải tình trạng mô hình phân loại của mình chỉ dự đoán một lớp duy nhất, dù dữ liệu huấn luyện có nhiều lớp khác nhau? Đây là một vấn đề thường gặp trong machine learning, đặc biệt khi làm việc với dữ liệu không cân bằng. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ nguyên nhân và cung cấp các giải pháp hiệu quả để khắc phục tình trạng này, đảm bảo mô hình của bạn hoạt động chính xác và hiệu quả hơn.
Có nhiều lý do khiến mô hình phân loại chỉ dự đoán một lớp, nhưng phổ biến nhất là do sự mất cân bằng giữa các lớp (class imbalance) trong dữ liệu huấn luyện. Ngoài ra, các yếu tố khác như downsampling không đúng cách, lựa chọn thuật toán, và các vấn đề trong quá trình tiền xử lý dữ liệu cũng có thể gây ra tình trạng này.
Mất cân bằng lớp xảy ra khi số lượng mẫu của một hoặc một vài lớp vượt trội so với các lớp khác. Ví dụ, trong bài toán phát hiện gian lận, số lượng giao dịch hợp lệ thường lớn hơn rất nhiều so với số lượng giao dịch gian lận. Khi đó, mô hình có xu hướng "học" cách dự đoán lớp chiếm đa số vì nó giúp tối ưu hóa độ chính xác tổng thể, nhưng lại bỏ qua các lớp thiểu số quan trọng.
Hãy tưởng tượng bạn đang huấn luyện một mô hình để phát hiện bệnh hiếm gặp. Nếu 99% dữ liệu là từ người khỏe mạnh và chỉ 1% là người mắc bệnh, mô hình có thể dễ dàng đạt được độ chính xác 99% bằng cách luôn dự đoán "không bệnh". Tuy nhiên, mục tiêu thực sự là phát hiện chính xác 1% số người mắc bệnh, và mô hình này hoàn toàn thất bại trong việc đó.
Downsampling là kỹ thuật giảm số lượng mẫu của lớp chiếm đa số để cân bằng dữ liệu. Tuy nhiên, nếu thực hiện không cẩn thận, downsampling có thể dẫn đến mất mát thông tin quan trọng, khiến mô hình không thể học được sự khác biệt giữa các lớp. Một ví dụ điển hình là việc lấy mẫu ngẫu nhiên một cách đơn thuần từ lớp đa số mà không xem xét đến cấu trúc dữ liệu.
Trong đoạn code gốc, việc downsampling được thực hiện bằng cách lấy mẫu ngẫu nhiên một số lượng cố định từ mỗi lớp lớn hơn giá trị trung vị. Nếu số lượng mẫu được lấy quá ít hoặc không đủ đại diện, mô hình có thể chỉ "học" được một phần nhỏ của lớp đa số và không thể khái quát hóa tốt.
Một số thuật toán machine learning nhạy cảm hơn với dữ liệu không cân bằng so với các thuật toán khác. Ví dụ, các thuật toán dựa trên cây quyết định (decision trees) có thể bị thiên vị về phía lớp đa số. Ngoài ra, việc lựa chọn các tham số không phù hợp (ví dụ: learning rate quá cao, số lượng epoch quá ít) cũng có thể khiến mô hình hội tụ sớm và chỉ học được một lớp duy nhất.
Để khắc phục tình trạng mô hình chỉ dự đoán một lớp, bạn có thể áp dụng các kỹ thuật sau:
SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) là một kỹ thuật phổ biến để tạo ra các mẫu tổng hợp cho lớp thiểu số. Thay vì chỉ sao chép các mẫu hiện có, SMOTE tạo ra các mẫu mới bằng cách nội suy giữa các mẫu lân cận trong không gian đặc trưng.
Để sử dụng SMOTE, bạn có thể dùng thư viện `imblearn`:
from imblearn.over_sampling import SMOTE
smote = SMOTE(sampling_strategy='minority')
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)
print(f"After Upsampling (SMOTE): {Counter(y_resampled)}")
Tomek Links là một phương pháp downsampling giúp loại bỏ các mẫu "ồn" (noisy samples) gần ranh giới quyết định giữa các lớp.
from imblearn.under_sampling import TomekLinks
tomek_links = TomekLinks(sampling_strategy='majority')
X_resampled, y_resampled = tomek_links.fit_resample(X, y)
print(f"After Downsampling (TomekLinks): {Counter(y_resampled)}")
Việc mô hình phân loại chỉ dự đoán một lớp là một vấn đề cần được giải quyết cẩn thận. Bằng cách hiểu rõ nguyên nhân và áp dụng các giải pháp phù hợp, bạn có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của mô hình, đặc biệt trong các bài toán có dữ liệu không cân bằng. Hãy thử nghiệm với các kỹ thuật khác nhau và lựa chọn phương pháp phù hợp nhất với dữ liệu và mục tiêu của bạn. Chúc bạn thành công!
Bài viết liên quan