Dữ liệu mất cân bằng là một thách thức lớn trong các bài toán machine learning, đặc biệt là khi làm việc với dữ liệu multi-label và multi-class. Bài viết này sẽ đi sâu vào các phương pháp để giải quyết vấn đề này, tập trung vào việc tính toán và sử dụng trọng số lớp (class weights). Mục tiêu là giúp bạn cải thiện đáng kể độ chính xác và hiệu suất của mô hình deep learning trong các tình huống phức tạp. Chúng ta sẽ khám phá các công thức, kỹ thuật và ví dụ cụ thể để bạn có thể áp dụng ngay vào dự án của mình.
Trong các bài toán phân loại multi-label, một mẫu dữ liệu có thể thuộc nhiều lớp khác nhau. Tương tự, trong phân loại multi-class, chúng ta có nhiều hơn hai lớp để phân loại. Vấn đề mất cân bằng dữ liệu xảy ra khi số lượng mẫu trong mỗi lớp là không đồng đều. Ví dụ, một lớp có thể chứa hàng ngàn mẫu, trong khi một lớp khác chỉ có vài trăm. Điều này có thể dẫn đến việc mô hình bị "lệch" về phía các lớp chiếm ưu thế và bỏ qua các lớp thiểu số.
Hậu quả của việc này là mô hình có thể đạt độ chính xác cao tổng thể, nhưng lại hoạt động kém trên các lớp thiểu số. Trong nhiều ứng dụng thực tế, các lớp thiểu số thường là những lớp quan trọng nhất. Ví dụ, trong bài toán phát hiện gian lận, số lượng giao dịch gian lận thường ít hơn rất nhiều so với giao dịch hợp lệ. Do đó, việc xử lý class imbalance là cực kỳ quan trọng để đảm bảo mô hình hoạt động tốt trong mọi tình huống.
Một trong những phương pháp phổ biến nhất để xử lý dữ liệu mất cân bằng là sử dụng trọng số lớp (class weights). Ý tưởng cơ bản là gán trọng số cao hơn cho các lớp thiểu số và trọng số thấp hơn cho các lớp chiếm ưu thế. Điều này giúp mô hình tập trung vào việc học các đặc trưng của các lớp thiểu số và giảm thiểu ảnh hưởng của các lớp chiếm ưu thế.
Có nhiều công thức khác nhau để tính toán class weights. Một công thức đơn giản và phổ biến là:
w_j = n_samples / (n_classes * n_samples_j)Trong đó:
w_j là trọng số của lớp thứ j.n_samples là tổng số mẫu trong tập dữ liệu.n_classes là tổng số lớp.n_samples_j là số lượng mẫu trong lớp thứ j.Một công thức khác đơn giản hơn là:
w_j = 1 / n_samples_jCông thức này đơn giản chỉ là nghịch đảo của số lượng mẫu trong mỗi lớp. Tuy nhiên, trong thực tế, bạn có thể cần điều chỉnh các trọng số này để đạt được hiệu suất tốt nhất.
Giả sử bạn có một bài toán phân loại multi-class với 7 lớp. Số lượng mẫu trong mỗi lớp như sau:
Sử dụng công thức w_j = n_samples / (n_classes * n_samples_j), ta có thể tính được class weights như sau:
Như bạn thấy, lớp 6 (chiếm 71% tổng số mẫu) có trọng số rất thấp, trong khi các lớp thiểu số có trọng số cao hơn nhiều.
Trong TensorFlow và Keras, bạn có thể sử dụng class weights bằng cách truyền một dictionary các trọng số cho tham số `class_weight` trong hàm `model.fit()`. Ví dụ:
class_weights = {
0: 8.72,
1: 2.64,
2: 3.24,
3: 4.23,
4: 2.12,
5: 1.86,
6: 0.20
}
model.fit(X_train, y_train, class_weight=class_weights, epochs=10)
Ngoài ra, bạn có thể sử dụng các hàm loss function hỗ trợ trọng số, chẳng hạn như `tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits` trong TensorFlow.
Ngoài việc sử dụng class weights, có một số phương pháp khác để xử lý dữ liệu mất cân bằng:
Mỗi phương pháp có ưu và nhược điểm riêng, và bạn có thể cần thử nghiệm để tìm ra phương pháp phù hợp nhất cho bài toán của mình.
Xử lý dữ liệu mất cân bằng là một bước quan trọng để xây dựng các mô hình machine learning chính xác và đáng tin cậy, đặc biệt là trong các bài toán multi-label và multi-class. Bằng cách sử dụng class weights và các phương pháp khác, bạn có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của mô hình và đảm bảo rằng nó hoạt động tốt trên tất cả các lớp. Hãy thử nghiệm với các phương pháp khác nhau và tìm ra giải pháp phù hợp nhất cho dự án của bạn.
Bài viết liên quan