SMOTE - Supersampling Rare Events in R:用R对稀有事件进行超级采样
在这个例子中将用到以下三个包
{DMwR} - Functions and data for the book “Data Mining with R” and SMOTE algorithm:SMOTE算法
{caret} - modeling wrapper, functions, commands：模型封装、函数、命令
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{pROC} - Area Under the Curve (AUC) functions：曲线下面积(ACU)函数
SMOTE算法是为了解决不平衡的分类问题。也就是说，它可以产生一个新的“SMOTEd”数据，解决类不平衡问题集。或者，它也可以运行在这个新的数据集的分类算法，并返回所得到的模型。
我们利用 Thyroid Disease 数据来进行研究。
让我们清洗一些数据
# 加载数据，删除冒号和句号，并追加列名
hyper <-read.csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/thyroid-disease/hypothyroid.data', header=F)
names <- read.csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/thyroid-disease/hypothyroid.names', header=F, sep='\t')`1`
names <- gsub(pattern =":|[.]", replacement="", x = names)
colnames(hyper)<-names
# 我们将第一列的列名从 hypothyroid, negative改成target，并将negative变成0，其他值变成1.
colnames(hyper)[1]<-"target"
colnames(hyper)
## [1] "target" "age"
## [3] "sex" "on_thyroxine"
## [5] "query_on_thyroxine" "on_antithyroid_medication"
## [7] "thyroid_surgery" "query_hypothyroid"
## [9] "query_hyperthyroid" "pregnant"
## [11] "sick" "tumor"
## [13] "lithium" "goitre"
## [15] "TSH_measured" "TSH"
## [17] "T3_measured" "T3"
## [19] "TT4_measured" "TT4"
## [21] "T4U_measured" "T4U"
## [23] "FTI_measured" "FTI"
## [25] "TBG_measured" "TBG"
hyper$target<-ifelse(hyper$target=="negative",0,1)
# 检查下阳性和阴性的结果
table(hyper$target)
##
## 0 1
## 3012 151
prop.table(table(hyper$target))
##
## 0 1
## 0.95226 0.04774
# 可见,1仅有5%。这显然是一个扭曲的数据集，也是罕见事件。
head(hyper,2)
## target age sex on_thyroxine query_on_thyroxine on_antithyroid_medication
## 1 1 72 M f f f
## 2 1 15 F t f f
## thyroid_surgery query_hypothyroid query_hyperthyroid pregnant sick tumor
## 1 f f f f f f
## 2 f f f f f f
## lithium goitre TSH_measured TSH T3_measured T3 TT4_measured TT4
## 1 f f y 30 y 0.60 y 15
## 2 f f y 145 y 1.70 y 19
## T4U_measured T4U FTI_measured FTI TBG_measured TBG
## 1 y 1.48 y 10 n ?
## 2 y 1.13 y 17 n ?
# 这数据都是因子型变量（字符型的值），这些都需要转换成二值化的数字，以方便建模：
ind<-sapply(hyper,is.factor)
hyper[ind]<-lapply(hyper[ind],as.character)
hyper[hyper=="?"]=NA
hyper[hyper=="f"]=0
hyper[hyper=="t"]=1
hyper[hyper=="n"]=0
hyper[hyper=="y"]=1
hyper[hyper=="M"]=0
hyper[hyper=="F"]=1
hyper[ind]<-lapply(hyper[ind],as.numeric)
replaceNAWithMean<-function(x) {replace(x,is.na(x),mean(x[!is.na(x)]))}
hyper<-replaceNAWithMean(hyper)
模型研究
我们利用caret包中的createDataPartition（数据分割功能）函数将数据随机分成相同的两份。
library(caret)
## Loading required package: lattice
## Loading required package: ggplot2
set.seed(1234)
splitIndex<-createDataPartition(hyper$target,time=1,p=0.5,list=FALSE)
trainSplit<-hyper[splitIndex,]
testSplit<-hyper[-splitIndex,]
prop.table(table(trainSplit$target))
##
## 0 1
## 0.95006 0.04994
prop.table(table(testSplit$target))
##
## 0 1
## 0.95446 0.04554
两者的分类结果是平衡的，因此仍然有5%左右的代表，我们仍然处于良好的水平。
我们利用caret包中的treebag模型算法，对训练集数据建立模型，并对测试集数据进行预测。
ctrl<-trainControl(method="cv",number=5)
tbmodel<-train(target~.,data=trainSplit,method="treebag",
trControl=ctrl)
## Loading required package: ipred
## Loading required package: plyr
predictors<-names(trainSplit)[names(trainSplit)!='target']
pred<-predict(tbmodel$finalModel,testSplit[,predictors])
为了评估模型，我们用pROC包的roc函数算auc得分和画图
library(pROC)
## Type 'citation("pROC")' for a citation.
##
## Attaching package: 'pROC'
##
## 下列对象被屏蔽了from 'package:stats':
##
## cov, smooth, var
auc<-roc(testSplit$target,pred)
print(auc)
##
## Call:
## roc.default(response = testSplit$target, predictor = pred)
##
## Data: pred in 1509 controls (testSplit$target 0) < 72 cases (testSplit$target 1).
## Area under the curve: 0.985
plot(auc,ylim=c(0,1),print.thres=TRUE,main=paste('AUC',round(auc$auc`1`,2)))
##
## Call:
## roc.default(response = testSplit$target, predictor = pred)
##
## Data: pred in 1509 controls (testSplit$target 0) < 72 cases (testSplit$target 1).
## Area under the curve: 0.985
abline(h=1,col="blue",lwd=2)
abline(h=0,col="red",lwd=2)
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