R语言：SMOTE-SupersamplingRareEventsinR:用R对非平衡数据的处理方法

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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