从数据层面减少过拟合现象

文章目录

• 从数据层面减少过拟合现象
• • 一、过拟合及数据上常用的方法
  • • [1. 收集更多真实数据](#1. 收集更多真实数据)
    • [2. 数据增强（Data Augmentation）](#2. 数据增强（Data Augmentation）)
    • [3. 预训练](#3. 预训练)
    • [4. 数据清洗与去噪](#4. 数据清洗与去噪)
    • [5. 处理类别不平衡](#5. 处理类别不平衡)
    • [6. 特征工程与降维](#6. 特征工程与降维)
    • [7. 合理的数据划分与验证](#7. 合理的数据划分与验证)
    • [8. 高级数据增强技术](#8. 高级数据增强技术)
    • [9. 数据分布修正](#9. 数据分布修正)
  • 二、小结

从数据层面减少过拟合现象

一、过拟合及数据上常用的方法

过拟合是机器学习中的常见问题，可以通过以下方法提升数据的多样性和质量，帮助模型学习更普适的规律：

1. 收集更多真实数据

减少过拟合现象的最好方式之一是采集更多（高质量的）数据。我们可以通过以下方法获得更多数据：

• 直接扩增：人工标注新数据（最直接有效的方法）。

• 间接生成：利用生成模型（如GAN、VAE、Diffusion Models）合成高质量数据。

  • 注意事项：需验证生成数据的分布是否与真实数据一致，避免引入虚假模式。

  如下图所示，随着训练集的增大，模型在验证集上的准确性也会提高。
  

2. 数据增强（Data Augmentation）

• 核心思想：通过对现有数据进行合理变换，生成新样本，增加数据多样性，它能在不采集额外数据的情况下扩数据集。
• 具体方法 ：
  • 图像领域 ：旋转、翻转（水平/垂直）、裁剪、缩放、添加噪声、调整亮度/对比度、模糊等。
    • 注意 ：避免破坏标签有效性（例如垂直翻转数字"6"可能变为"9"）。
      
  • 文本领域：同义词替换、随机插入/删除词语、回译（翻译成其他语言再译回）、随机交换句子顺序等。
  • 音频领域：变速、加噪、时移、改变音高。
  • 结构化数据：添加高斯噪声、生成对抗样本（需保证特征分布合理）。
• 优势：低成本扩展数据集，迫使模型关注不变性特征（如物体形状而非位置）。

3. 预训练

• 核心思想：通过自监督学习、迁移学习以及小样本学习等方法进行预训练，减少过拟合现象的发生。
• 具体方法
  • 自监督学习：通过大型无标签数据集对神经网络进行预训练。
  • 迁移学习：针对大型有变迁数据集进行迁移学习。
  • 小样本学习：数据集非常小，例如每个标签只有几个样本，这时候监督学习并不适用。如分类器需要在无法获取更多有标签数据的情况下工作，我们可以考虑小样本学习。

4. 数据清洗与去噪

• 剔除异常值：通过统计方法（如Z-score、IQR）或可视化识别异常样本。
• 修正错误标签 ：
  • 人工审核：对高置信度但预测错误的样本重新标注。
  • 半自动方法：使用交叉验证筛选标签不一致的样本。
• 标准化/归一化：消除特征量纲差异，防止模型对某些特征过度敏感。

5. 处理类别不平衡

• 过采样（Oversampling） ：
  • 简单复制少数类样本（可能导致过拟合）。
  • SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique）：通过插值生成新样本。
• 欠采样（Undersampling） ：
  • 随机删除多数类样本（可能丢失重要信息）。
  • Tomek Links：移除多数类中与少数类边界重叠的样本。
• 混合策略：如SMOTEENN（SMOTE + 清理欠采样）。
• 损失函数调整：使用加权交叉熵，赋予少数类更高权重（非数据层面，但常配合使用）。

6. 特征工程与降维

• 特征选择 ：
  • 过滤法（卡方检验、互信息）。
  • 嵌入法（LASSO正则化、基于树模型的特征重要性）。
• 特征降维 ：
  • 线性方法：PCA（主成分分析）。
  • 非线性方法：t-SNE、UMAP（更适合可视化）。
• 目的：减少冗余特征，降低模型复杂度对噪声的敏感性。

7. 合理的数据划分与验证

• 严格分离训练集/验证集/测试集 ：
  • 避免数据泄漏（例如同一患者的不同切片分到不同集合）。
  • 确保分布一致（如时间序列数据需按时间划分）。
• 交叉验证 ：
  • 使用K折交叉验证评估模型稳定性。
  • 对小型数据集尤其重要（如5折或留一法）。

8. 高级数据增强技术

• Mixup ：线性混合两个样本的特征和标签（如 x n e w = λ x 1 + ( 1 − λ ) x 2 x_{new} = λx_1 + (1-λ)x_2 xnew=λx1+(1−λ)x2, y n e w = λ y 1 + ( 1 − λ ) y 2 y_{new} = λy_1 + (1-λ)y_2 ynew=λy1+(1−λ)y2）。
• Cutout/CutMix ：
  • Cutout：随机遮挡图像区域。
  • CutMix：用另一图像的局部区域替换当前图像。
• AutoAugment：基于强化学习自动搜索最优增强策略（如Google的图像增强策略库）。

9. 数据分布修正

• 对抗性数据增强：针对模型弱点生成对抗样本并加入训练集（提升鲁棒性）。
• 领域自适应：若数据来自不同分布（如不同设备采集），对齐特征分布（如使用对抗训练或CORAL损失）。

二、小结

通过以上方法，可以从数据层面降低模型对训练集噪声和局部特征的依赖，提升泛化能力。需结合具体任务选择组合策略（如医疗图像需谨慎使用几何变换，NLP任务需保持语义一致性）。

当神经网络分类器出现过拟合现象时，意味着模型在训练数据上表现很好，但在未见过的测试数据上表现较差。模型学习到了训练数据中的噪声和特有模式，而不是普适的规律。从数据层面入手，以下是一些常用的减少过拟合的方法：