 Zobacz na TensorFlow.org |  Uruchom w Google Colab |  Wyświetl źródło na GitHub |  Pobierz notatnik |
W tym samouczku pokazano, jak sklasyfikować wysoce niezrównoważony zestaw danych, w którym liczba przykładów w jednej klasie znacznie przewyższa liczbę przykładów w innej. Będziesz pracować z zestawem danych do wykrywania oszustw kart kredytowych hostowanym na Kaggle. Celem jest wykrycie zaledwie 492 nieuczciwych transakcji z łącznej liczby 284.807 transakcji. Użyjesz Keras do zdefiniowania wag modelu i klas , aby pomóc modelowi uczyć się na podstawie niezrównoważonych danych. .
Ten samouczek zawiera kompletny kod do:
- Załaduj plik CSV za pomocą Pandy.
- Twórz zestawy treningowe, walidacyjne i testowe.
- Zdefiniuj i wytrenuj model za pomocą Keras (w tym ustawienie wag klas).
- Oceń model za pomocą różnych metryk (w tym precyzji i przypominania).
- Wypróbuj popularne techniki radzenia sobie z niezrównoważonymi danymi, takie jak:
- Ważenie klas
- Nadpróbkowanie
Ustawiać
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import os
import tempfile
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import sklearn
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
mpl.rcParams['figure.figsize'] = (12, 10)
colors = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']
Przetwarzanie i eksploracja danych
Pobierz zestaw danych Kaggle Credit Card Fraud
Pandas to biblioteka Pythona z wieloma pomocnymi narzędziami do ładowania i pracy z danymi strukturalnymi. Może być używany do pobierania plików CSV do Pandas DataFrame .
file = tf.keras.utils
raw_df = pd.read_csv('https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/creditcard.csv')
raw_df.head()
raw_df[['Time', 'V1', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5', 'V26', 'V27', 'V28', 'Amount', 'Class']].describe()
Sprawdź brak równowagi na etykiecie klasy
Spójrzmy na nierównowagę zbioru danych:
neg, pos = np.bincount(raw_df['Class'])
total = neg + pos
print('Examples:\n Total: {}\n Positive: {} ({:.2f}% of total)\n'.format(
total, pos, 100 * pos / total))
Examples:
Total: 284807
Positive: 492 (0.17% of total)
To pokazuje niewielką część próbek pozytywnych.
Wyczyść, podziel i znormalizuj dane
Surowe dane mają kilka problemów. Po pierwsze kolumny Time i Amount są zbyt zmienne, aby można było ich użyć bezpośrednio. Usuń kolumnę Time (ponieważ nie jest jasne, co to znaczy) i weź dziennik kolumny Amount , aby zmniejszyć jej zakres.
cleaned_df = raw_df.copy()
# You don't want the `Time` column.
cleaned_df.pop('Time')
# The `Amount` column covers a huge range. Convert to log-space.
eps = 0.001 # 0 => 0.1¢
cleaned_df['Log Ammount'] = np.log(cleaned_df.pop('Amount')+eps)
Podziel zbiór danych na zestawy do pociągów, walidacji i testów. Zestaw walidacyjny jest używany podczas dopasowywania modelu do oceny strat i wszelkich metryk, jednak model nie jest dopasowany do tych danych. Zestaw testowy jest całkowicie nieużywany podczas fazy uczenia i jest używany dopiero na końcu do oceny, jak dobrze model uogólnia się na nowe dane. Jest to szczególnie ważne w przypadku niezrównoważonych zestawów danych, w których nadmierne dopasowanie jest poważnym problemem z powodu braku danych treningowych.
# Use a utility from sklearn to split and shuffle your dataset.
train_df, test_df = train_test_split(cleaned_df, test_size=0.2)
train_df, val_df = train_test_split(train_df, test_size=0.2)
# Form np arrays of labels and features.
train_labels = np.array(train_df.pop('Class'))
bool_train_labels = train_labels != 0
val_labels = np.array(val_df.pop('Class'))
test_labels = np.array(test_df.pop('Class'))
train_features = np.array(train_df)
val_features = np.array(val_df)
test_features = np.array(test_df)
Normalizuj funkcje wejściowe za pomocą sklearn StandardScaler. To ustawi średnią na 0, a odchylenie standardowe na 1.
scaler = StandardScaler()
train_features = scaler.fit_transform(train_features)
val_features = scaler.transform(val_features)
test_features = scaler.transform(test_features)
train_features = np.clip(train_features, -5, 5)
val_features = np.clip(val_features, -5, 5)
test_features = np.clip(test_features, -5, 5)
print('Training labels shape:', train_labels.shape)
print('Validation labels shape:', val_labels.shape)
print('Test labels shape:', test_labels.shape)
print('Training features shape:', train_features.shape)
print('Validation features shape:', val_features.shape)
print('Test features shape:', test_features.shape)
Training labels shape: (182276,) Validation labels shape: (45569,) Test labels shape: (56962,) Training features shape: (182276, 29) Validation features shape: (45569, 29) Test features shape: (56962, 29)
Spójrz na dystrybucję danych
Następnie porównaj rozkłady pozytywnych i negatywnych przykładów w kilku cechach. Dobre pytania do zadania sobie w tym momencie to:
- Czy te dystrybucje mają sens?
- Tak. Znormalizowałeś dane wejściowe i są one w większości skoncentrowane w zakresie
+/- 2.
- Tak. Znormalizowałeś dane wejściowe i są one w większości skoncentrowane w zakresie
- Czy widzisz różnicę między dystrybucjami?
- Tak, pozytywne przykłady zawierają znacznie wyższy wskaźnik wartości ekstremalnych.
pos_df = pd.DataFrame(train_features[ bool_train_labels], columns=train_df.columns)
neg_df = pd.DataFrame(train_features[~bool_train_labels], columns=train_df.columns)
sns.jointplot(x=pos_df['V5'], y=pos_df['V6'],
kind='hex', xlim=(-5,5), ylim=(-5,5))
plt.suptitle("Positive distribution")
sns.jointplot(x=neg_df['V5'], y=neg_df['V6'],
kind='hex', xlim=(-5,5), ylim=(-5,5))
_ = plt.suptitle("Negative distribution")
Zdefiniuj model i metryki
Zdefiniuj funkcję, która tworzy prostą sieć neuronową z gęsto połączoną warstwą ukrytą, warstwą porzucania w celu zmniejszenia nadmiernego dopasowania oraz sigmoidalną warstwą wyjściową, która zwraca prawdopodobieństwo oszukania transakcji:
METRICS = [
keras.metrics.TruePositives(name='tp'),
keras.metrics.FalsePositives(name='fp'),
keras.metrics.TrueNegatives(name='tn'),
keras.metrics.FalseNegatives(name='fn'),
keras.metrics.BinaryAccuracy(name='accuracy'),
keras.metrics.Precision(name='precision'),
keras.metrics.Recall(name='recall'),
keras.metrics.AUC(name='auc'),
keras.metrics.AUC(name='prc', curve='PR'), # precision-recall curve
]
def make_model(metrics=METRICS, output_bias=None):
if output_bias is not None:
output_bias = tf.keras.initializers.Constant(output_bias)
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(
16, activation='relu',
input_shape=(train_features.shape[-1],)),
keras.layers.Dropout(0.5),
keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid',
bias_initializer=output_bias),
])
model.compile(
optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-3),
loss=keras.losses.BinaryCrossentropy(),
metrics=metrics)
return model
Zrozumienie przydatnych wskaźników
Zwróć uwagę, że istnieje kilka zdefiniowanych powyżej metryk, które mogą być obliczane przez model, które będą pomocne podczas oceny wydajności.
- Fałszywie ujemne i fałszywie dodatnie to próbki, które zostały nieprawidłowo sklasyfikowane
- Prawdziwie negatywne i prawdziwie pozytywne to próbki, które zostały prawidłowo sklasyfikowane
- Dokładność to odsetek poprawnie sklasyfikowanych przykładów > \(\frac{\text{true samples} }{\text{total samples} }\)
- Precyzja to odsetek przewidywanych wyników pozytywnych, które zostały poprawnie sklasyfikowane > \(\frac{\text{true positives} }{\text{true positives + false positives} }\)
- Przypomnij to odsetek rzeczywistych pozytywów, które zostały poprawnie sklasyfikowane > \(\frac{\text{true positives} }{\text{true positives + false negatives} }\)
- AUC odnosi się do obszaru pod krzywą krzywej charakterystyki pracy odbiornika (ROC-AUC). Ta metryka jest równa prawdopodobieństwu, że klasyfikator oceni losową próbkę dodatnią wyżej niż losową próbkę ujemną.
- AUPRC odnosi się do obszaru pod krzywą krzywej precyzyjnego przywracania. Ta metryka oblicza pary precyzja-odwołanie dla różnych progów prawdopodobieństwa.
Czytaj więcej:
- Prawda kontra fałsz i pozytywna kontra negatywna
- Dokładność
- Precyzja i przypomnienie
- ROC-AUC
- Związek między krzywymi precyzji przywołania i ROC
Model podstawowy
Zbuduj model
Teraz utwórz i wytrenuj swój model, korzystając z funkcji, która została zdefiniowana wcześniej. Zauważ, że model jest dopasowany przy użyciu większej niż domyślna wielkości partii 2048, jest to ważne, aby upewnić się, że każda partia ma przyzwoitą szansę na zawieranie kilku pozytywnych próbek. Jeśli wielkość partii byłaby zbyt mała, prawdopodobnie nie mieliby żadnych oszukańczych transakcji, z których mogliby się uczyć.
EPOCHS = 100
BATCH_SIZE = 2048
early_stopping = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(
monitor='val_prc',
verbose=1,
patience=10,
mode='max',
restore_best_weights=True)
model = make_model()
model.summary()
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
dense (Dense) (None, 16) 480
dropout (Dropout) (None, 16) 0
dense_1 (Dense) (None, 1) 17
=================================================================
Total params: 497
Trainable params: 497
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Przetestuj model:
model.predict(train_features[:10])
array([[0.9466284 ],
[0.7211031 ],
[0.60527885],
[0.8335568 ],
[0.5909625 ],
[0.6751574 ],
[0.6623665 ],
[0.81066036],
[0.50712407],
[0.8296292 ]], dtype=float32)
Opcjonalnie: ustaw prawidłowe początkowe odchylenie.
Te wstępne domysły nie są świetne. Wiesz, że zbiór danych jest niezrównoważony. Ustaw odchylenie warstwy wyjściowej, aby to odzwierciedlić (patrz: Przepis na uczenie sieci neuronowych: "init well" ). Może to pomóc w początkowej konwergencji.
Przy domyślnej inicjalizacji odchylenia strata powinna wynosić około math.log(2) = 0.69314
results = model.evaluate(train_features, train_labels, batch_size=BATCH_SIZE, verbose=0)
print("Loss: {:0.4f}".format(results[0]))
Loss: 1.2781
Prawidłowe nastawienie do ustawienia można wyprowadzić z:
\[ p_0 = pos/(pos + neg) = 1/(1+e^{-b_0}) \]
\[ b_0 = -log_e(1/p_0 - 1) \]
\[ b_0 = log_e(pos/neg)\]
initial_bias = np.log([pos/neg])
initial_bias
array([-6.35935934])
Ustaw to jako początkowe odchylenie, a model poda znacznie bardziej rozsądne początkowe domysły.
Powinno być blisko: pos/total = 0.0018
model = make_model(output_bias=initial_bias)
model.predict(train_features[:10])
array([[2.3598122e-05],
[1.5476024e-03],
[6.8338902e-04],
[9.4873342e-04],
[1.0742771e-03],
[7.7475846e-04],
[1.2199467e-03],
[5.5399281e-04],
[1.6213538e-03],
[3.0470363e-04]], dtype=float32)
Przy tej inicjalizacji początkowa strata powinna wynosić w przybliżeniu:
\[-p_0log(p_0)-(1-p_0)log(1-p_0) = 0.01317\]
results = model.evaluate(train_features, train_labels, batch_size=BATCH_SIZE, verbose=0)
print("Loss: {:0.4f}".format(results[0]))
Loss: 0.0200
Ta początkowa strata jest około 50 razy mniejsza niż w przypadku naiwnej inicjalizacji.
W ten sposób model nie musi spędzać pierwszych kilku epok na uczeniu się, że pozytywne przykłady są mało prawdopodobne. Ułatwia to również odczytywanie wykresów strat podczas treningu.
Sprawdź początkowe wagi
Aby różne przebiegi szkolenia były bardziej porównywalne, zachowaj wagi tego modelu początkowego w pliku punktu kontrolnego i załaduj je do każdego modelu przed szkoleniem:
initial_weights = os.path.join(tempfile.mkdtemp(), 'initial_weights')
model.save_weights(initial_weights)
Potwierdź, że poprawka stronniczości pomaga
Zanim przejdziesz dalej, szybko potwierdź, że ostrożna inicjalizacja stronniczości rzeczywiście pomogła.
Trenuj model przez 20 epok, z tą staranną inicjalizacją i bez niej, i porównaj straty:
model = make_model()
model.load_weights(initial_weights)
model.layers[-1].bias.assign([0.0])
zero_bias_history = model.fit(
train_features,
train_labels,
batch_size=BATCH_SIZE,
epochs=20,
validation_data=(val_features, val_labels),
verbose=0)
model = make_model()
model.load_weights(initial_weights)
careful_bias_history = model.fit(
train_features,
train_labels,
batch_size=BATCH_SIZE,
epochs=20,
validation_data=(val_features, val_labels),
verbose=0)
def plot_loss(history, label, n):
# Use a log scale on y-axis to show the wide range of values.
plt.semilogy(history.epoch, history.history['loss'],
color=colors[n], label='Train ' + label)
plt.semilogy(history.epoch, history.history['val_loss'],
color=colors[n], label='Val ' + label,
linestyle="--")
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plot_loss(zero_bias_history, "Zero Bias", 0)
plot_loss(careful_bias_history, "Careful Bias", 1)
Powyższy rysunek wyjaśnia: W przypadku utraty walidacji w tym problemie ta ostrożna inicjalizacja daje wyraźną przewagę.
Trenuj modelkę
model = make_model()
model.load_weights(initial_weights)
baseline_history = model.fit(
train_features,
train_labels,
batch_size=BATCH_SIZE,
epochs=EPOCHS,
callbacks=[early_stopping],
validation_data=(val_features, val_labels))
Epoch 1/100 90/90 [==============================] - 3s 15ms/step - loss: 0.0161 - tp: 64.0000 - fp: 9.0000 - tn: 227425.0000 - fn: 347.0000 - accuracy: 0.9984 - precision: 0.8767 - recall: 0.1557 - auc: 0.6148 - prc: 0.1692 - val_loss: 0.0115 - val_tp: 0.0000e+00 - val_fp: 0.0000e+00 - val_tn: 45483.0000 - val_fn: 86.0000 - val_accuracy: 0.9981 - val_precision: 0.0000e+00 - val_recall: 0.0000e+00 - val_auc: 0.7205 - val_prc: 0.2571 Epoch 2/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0087 - tp: 49.0000 - fp: 11.0000 - tn: 181940.0000 - fn: 276.0000 - accuracy: 0.9984 - precision: 0.8167 - recall: 0.1508 - auc: 0.8085 - prc: 0.3735 - val_loss: 0.0054 - val_tp: 35.0000 - val_fp: 6.0000 - val_tn: 45477.0000 - val_fn: 51.0000 - val_accuracy: 0.9987 - val_precision: 0.8537 - val_recall: 0.4070 - val_auc: 0.9065 - val_prc: 0.6598 Epoch 3/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0061 - tp: 126.0000 - fp: 27.0000 - tn: 181924.0000 - fn: 199.0000 - accuracy: 0.9988 - precision: 0.8235 - recall: 0.3877 - auc: 0.8997 - prc: 0.6187 - val_loss: 0.0046 - val_tp: 55.0000 - val_fp: 8.0000 - val_tn: 45475.0000 - val_fn: 31.0000 - val_accuracy: 0.9991 - val_precision: 0.8730 - val_recall: 0.6395 - val_auc: 0.9063 - val_prc: 0.6941 Epoch 4/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0056 - tp: 172.0000 - fp: 31.0000 - tn: 181920.0000 - fn: 153.0000 - accuracy: 0.9990 - precision: 0.8473 - recall: 0.5292 - auc: 0.9068 - prc: 0.6448 - val_loss: 0.0044 - val_tp: 58.0000 - val_fp: 8.0000 - val_tn: 45475.0000 - val_fn: 28.0000 - val_accuracy: 0.9992 - val_precision: 0.8788 - val_recall: 0.6744 - val_auc: 0.9064 - val_prc: 0.7114 Epoch 5/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0056 - tp: 167.0000 - fp: 30.0000 - tn: 181921.0000 - fn: 158.0000 - accuracy: 0.9990 - precision: 0.8477 - recall: 0.5138 - auc: 0.9134 - prc: 0.6215 - val_loss: 0.0043 - val_tp: 60.0000 - val_fp: 8.0000 - val_tn: 45475.0000 - val_fn: 26.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8824 - val_recall: 0.6977 - val_auc: 0.9064 - val_prc: 0.7181 Epoch 6/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0050 - tp: 193.0000 - fp: 28.0000 - tn: 181923.0000 - fn: 132.0000 - accuracy: 0.9991 - precision: 0.8733 - recall: 0.5938 - auc: 0.9198 - prc: 0.6760 - val_loss: 0.0042 - val_tp: 59.0000 - val_fp: 8.0000 - val_tn: 45475.0000 - val_fn: 27.0000 - val_accuracy: 0.9992 - val_precision: 0.8806 - val_recall: 0.6860 - val_auc: 0.9064 - val_prc: 0.7370 Epoch 7/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0048 - tp: 183.0000 - fp: 30.0000 - tn: 181921.0000 - fn: 142.0000 - accuracy: 0.9991 - precision: 0.8592 - recall: 0.5631 - auc: 0.9202 - prc: 0.6737 - val_loss: 0.0042 - val_tp: 60.0000 - val_fp: 8.0000 - val_tn: 45475.0000 - val_fn: 26.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8824 - val_recall: 0.6977 - val_auc: 0.9064 - val_prc: 0.7463 Epoch 8/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0050 - tp: 171.0000 - fp: 31.0000 - tn: 181920.0000 - fn: 154.0000 - accuracy: 0.9990 - precision: 0.8465 - recall: 0.5262 - auc: 0.9156 - prc: 0.6574 - val_loss: 0.0041 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 8.0000 - val_tn: 45475.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8841 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9065 - val_prc: 0.7480 Epoch 9/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0047 - tp: 196.0000 - fp: 29.0000 - tn: 181922.0000 - fn: 129.0000 - accuracy: 0.9991 - precision: 0.8711 - recall: 0.6031 - auc: 0.9218 - prc: 0.6799 - val_loss: 0.0041 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 8.0000 - val_tn: 45475.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8841 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9065 - val_prc: 0.7550 Epoch 10/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0050 - tp: 173.0000 - fp: 27.0000 - tn: 181924.0000 - fn: 152.0000 - accuracy: 0.9990 - precision: 0.8650 - recall: 0.5323 - auc: 0.9048 - prc: 0.6520 - val_loss: 0.0040 - val_tp: 63.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 23.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8750 - val_recall: 0.7326 - val_auc: 0.9122 - val_prc: 0.7598 Epoch 11/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0048 - tp: 190.0000 - fp: 31.0000 - tn: 181920.0000 - fn: 135.0000 - accuracy: 0.9991 - precision: 0.8597 - recall: 0.5846 - auc: 0.9172 - prc: 0.6779 - val_loss: 0.0040 - val_tp: 63.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 23.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8750 - val_recall: 0.7326 - val_auc: 0.9065 - val_prc: 0.7595 Epoch 12/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0043 - tp: 192.0000 - fp: 32.0000 - tn: 181919.0000 - fn: 133.0000 - accuracy: 0.9991 - precision: 0.8571 - recall: 0.5908 - auc: 0.9281 - prc: 0.7312 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 64.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 22.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8767 - val_recall: 0.7442 - val_auc: 0.9123 - val_prc: 0.7648 Epoch 13/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0042 - tp: 185.0000 - fp: 31.0000 - tn: 181920.0000 - fn: 140.0000 - accuracy: 0.9991 - precision: 0.8565 - recall: 0.5692 - auc: 0.9328 - prc: 0.7222 - val_loss: 0.0040 - val_tp: 65.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 21.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8784 - val_recall: 0.7558 - val_auc: 0.9123 - val_prc: 0.7615 Epoch 14/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0047 - tp: 183.0000 - fp: 33.0000 - tn: 181918.0000 - fn: 142.0000 - accuracy: 0.9990 - precision: 0.8472 - recall: 0.5631 - auc: 0.9295 - prc: 0.6770 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 65.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 21.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8784 - val_recall: 0.7558 - val_auc: 0.9123 - val_prc: 0.7670 Epoch 15/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0043 - tp: 194.0000 - fp: 29.0000 - tn: 181922.0000 - fn: 131.0000 - accuracy: 0.9991 - precision: 0.8700 - recall: 0.5969 - auc: 0.9344 - prc: 0.7233 - val_loss: 0.0040 - val_tp: 65.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 21.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8784 - val_recall: 0.7558 - val_auc: 0.9123 - val_prc: 0.7672 Epoch 16/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0041 - tp: 207.0000 - fp: 31.0000 - tn: 181920.0000 - fn: 118.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8697 - recall: 0.6369 - auc: 0.9329 - prc: 0.7194 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 64.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 22.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8767 - val_recall: 0.7442 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7694 Epoch 17/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0042 - tp: 190.0000 - fp: 28.0000 - tn: 181923.0000 - fn: 135.0000 - accuracy: 0.9991 - precision: 0.8716 - recall: 0.5846 - auc: 0.9345 - prc: 0.7265 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 65.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 21.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8784 - val_recall: 0.7558 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7705 Epoch 18/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0040 - tp: 194.0000 - fp: 31.0000 - tn: 181920.0000 - fn: 131.0000 - accuracy: 0.9991 - precision: 0.8622 - recall: 0.5969 - auc: 0.9344 - prc: 0.7199 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 65.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 21.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8784 - val_recall: 0.7558 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7725 Epoch 19/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0041 - tp: 205.0000 - fp: 33.0000 - tn: 181918.0000 - fn: 120.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8613 - recall: 0.6308 - auc: 0.9346 - prc: 0.7266 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 65.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 21.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8784 - val_recall: 0.7558 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7739 Epoch 20/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0037 - tp: 207.0000 - fp: 28.0000 - tn: 181923.0000 - fn: 118.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8809 - recall: 0.6369 - auc: 0.9421 - prc: 0.7634 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 65.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 21.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8784 - val_recall: 0.7558 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7729 Epoch 21/100 90/90 [==============================] - 1s 6ms/step - loss: 0.0040 - tp: 204.0000 - fp: 32.0000 - tn: 181919.0000 - fn: 121.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8644 - recall: 0.6277 - auc: 0.9360 - prc: 0.7340 - val_loss: 0.0038 - val_tp: 62.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 24.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8732 - val_recall: 0.7209 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7756 Epoch 22/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0040 - tp: 207.0000 - fp: 26.0000 - tn: 181925.0000 - fn: 118.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8884 - recall: 0.6369 - auc: 0.9328 - prc: 0.7277 - val_loss: 0.0038 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 8.0000 - val_tn: 45475.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8841 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7773 Epoch 23/100 90/90 [==============================] - 1s 6ms/step - loss: 0.0041 - tp: 191.0000 - fp: 33.0000 - tn: 181918.0000 - fn: 134.0000 - accuracy: 0.9991 - precision: 0.8527 - recall: 0.5877 - auc: 0.9375 - prc: 0.7280 - val_loss: 0.0038 - val_tp: 62.0000 - val_fp: 8.0000 - val_tn: 45475.0000 - val_fn: 24.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8857 - val_recall: 0.7209 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7790 Epoch 24/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0039 - tp: 196.0000 - fp: 32.0000 - tn: 181919.0000 - fn: 129.0000 - accuracy: 0.9991 - precision: 0.8596 - recall: 0.6031 - auc: 0.9375 - prc: 0.7466 - val_loss: 0.0038 - val_tp: 65.0000 - val_fp: 10.0000 - val_tn: 45473.0000 - val_fn: 21.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8667 - val_recall: 0.7558 - val_auc: 0.9123 - val_prc: 0.7762 Epoch 25/100 90/90 [==============================] - 1s 6ms/step - loss: 0.0038 - tp: 204.0000 - fp: 31.0000 - tn: 181920.0000 - fn: 121.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8681 - recall: 0.6277 - auc: 0.9467 - prc: 0.7480 - val_loss: 0.0038 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 8.0000 - val_tn: 45475.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8841 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9123 - val_prc: 0.7789 Epoch 26/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0040 - tp: 194.0000 - fp: 30.0000 - tn: 181921.0000 - fn: 131.0000 - accuracy: 0.9991 - precision: 0.8661 - recall: 0.5969 - auc: 0.9360 - prc: 0.7292 - val_loss: 0.0038 - val_tp: 60.0000 - val_fp: 7.0000 - val_tn: 45476.0000 - val_fn: 26.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8955 - val_recall: 0.6977 - val_auc: 0.9123 - val_prc: 0.7783 Epoch 27/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0036 - tp: 208.0000 - fp: 29.0000 - tn: 181922.0000 - fn: 117.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8776 - recall: 0.6400 - auc: 0.9376 - prc: 0.7632 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 65.0000 - val_fp: 10.0000 - val_tn: 45473.0000 - val_fn: 21.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8667 - val_recall: 0.7558 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7772 Epoch 28/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0037 - tp: 202.0000 - fp: 33.0000 - tn: 181918.0000 - fn: 123.0000 - accuracy: 0.9991 - precision: 0.8596 - recall: 0.6215 - auc: 0.9408 - prc: 0.7638 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 63.0000 - val_fp: 10.0000 - val_tn: 45473.0000 - val_fn: 23.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8630 - val_recall: 0.7326 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7808 Epoch 29/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0036 - tp: 214.0000 - fp: 29.0000 - tn: 181922.0000 - fn: 111.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8807 - recall: 0.6585 - auc: 0.9347 - prc: 0.7626 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 62.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 24.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8732 - val_recall: 0.7209 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7806 Epoch 30/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0039 - tp: 197.0000 - fp: 31.0000 - tn: 181920.0000 - fn: 128.0000 - accuracy: 0.9991 - precision: 0.8640 - recall: 0.6062 - auc: 0.9346 - prc: 0.7489 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 65.0000 - val_fp: 10.0000 - val_tn: 45473.0000 - val_fn: 21.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8667 - val_recall: 0.7558 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7804 Epoch 31/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0037 - tp: 213.0000 - fp: 33.0000 - tn: 181918.0000 - fn: 112.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8659 - recall: 0.6554 - auc: 0.9407 - prc: 0.7615 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 8.0000 - val_tn: 45475.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8841 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7809 Epoch 32/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0037 - tp: 217.0000 - fp: 28.0000 - tn: 181923.0000 - fn: 108.0000 - accuracy: 0.9993 - precision: 0.8857 - recall: 0.6677 - auc: 0.9407 - prc: 0.7626 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 62.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 24.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8732 - val_recall: 0.7209 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7821 Epoch 33/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0036 - tp: 210.0000 - fp: 29.0000 - tn: 181922.0000 - fn: 115.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8787 - recall: 0.6462 - auc: 0.9392 - prc: 0.7642 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 62.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 24.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8732 - val_recall: 0.7209 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7826 Epoch 34/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0036 - tp: 217.0000 - fp: 28.0000 - tn: 181923.0000 - fn: 108.0000 - accuracy: 0.9993 - precision: 0.8857 - recall: 0.6677 - auc: 0.9423 - prc: 0.7759 - val_loss: 0.0038 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 8.0000 - val_tn: 45475.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8841 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7830 Epoch 35/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0038 - tp: 209.0000 - fp: 35.0000 - tn: 181916.0000 - fn: 116.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8566 - recall: 0.6431 - auc: 0.9407 - prc: 0.7381 - val_loss: 0.0038 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 7.0000 - val_tn: 45476.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8971 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7836 Epoch 36/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0037 - tp: 204.0000 - fp: 27.0000 - tn: 181924.0000 - fn: 121.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8831 - recall: 0.6277 - auc: 0.9407 - prc: 0.7587 - val_loss: 0.0038 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8714 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7840 Epoch 37/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0038 - tp: 209.0000 - fp: 32.0000 - tn: 181919.0000 - fn: 116.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8672 - recall: 0.6431 - auc: 0.9345 - prc: 0.7386 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 7.0000 - val_tn: 45476.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8971 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7849 Epoch 38/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0038 - tp: 198.0000 - fp: 33.0000 - tn: 181918.0000 - fn: 127.0000 - accuracy: 0.9991 - precision: 0.8571 - recall: 0.6092 - auc: 0.9454 - prc: 0.7488 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8714 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7844 Epoch 39/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0037 - tp: 209.0000 - fp: 29.0000 - tn: 181922.0000 - fn: 116.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8782 - recall: 0.6431 - auc: 0.9407 - prc: 0.7419 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8714 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7840 Epoch 40/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0037 - tp: 198.0000 - fp: 28.0000 - tn: 181923.0000 - fn: 127.0000 - accuracy: 0.9991 - precision: 0.8761 - recall: 0.6092 - auc: 0.9546 - prc: 0.7644 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 65.0000 - val_fp: 10.0000 - val_tn: 45473.0000 - val_fn: 21.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8667 - val_recall: 0.7558 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7835 Epoch 41/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0038 - tp: 209.0000 - fp: 30.0000 - tn: 181921.0000 - fn: 116.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8745 - recall: 0.6431 - auc: 0.9377 - prc: 0.7587 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 63.0000 - val_fp: 10.0000 - val_tn: 45473.0000 - val_fn: 23.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8630 - val_recall: 0.7326 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7827 Epoch 42/100 90/90 [==============================] - 1s 6ms/step - loss: 0.0038 - tp: 195.0000 - fp: 30.0000 - tn: 181921.0000 - fn: 130.0000 - accuracy: 0.9991 - precision: 0.8667 - recall: 0.6000 - auc: 0.9345 - prc: 0.7436 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 64.0000 - val_fp: 10.0000 - val_tn: 45473.0000 - val_fn: 22.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8649 - val_recall: 0.7442 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7834 Epoch 43/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0036 - tp: 206.0000 - fp: 32.0000 - tn: 181919.0000 - fn: 119.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8655 - recall: 0.6338 - auc: 0.9500 - prc: 0.7699 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8714 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7836 Epoch 44/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0036 - tp: 208.0000 - fp: 25.0000 - tn: 181926.0000 - fn: 117.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8927 - recall: 0.6400 - auc: 0.9438 - prc: 0.7625 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 62.0000 - val_fp: 10.0000 - val_tn: 45473.0000 - val_fn: 24.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8611 - val_recall: 0.7209 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7841 Epoch 45/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0037 - tp: 205.0000 - fp: 31.0000 - tn: 181920.0000 - fn: 120.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8686 - recall: 0.6308 - auc: 0.9422 - prc: 0.7519 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8714 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7847 Epoch 46/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0037 - tp: 206.0000 - fp: 29.0000 - tn: 181922.0000 - fn: 119.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8766 - recall: 0.6338 - auc: 0.9423 - prc: 0.7529 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 62.0000 - val_fp: 10.0000 - val_tn: 45473.0000 - val_fn: 24.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8611 - val_recall: 0.7209 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7843 Epoch 47/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0035 - tp: 219.0000 - fp: 28.0000 - tn: 181923.0000 - fn: 106.0000 - accuracy: 0.9993 - precision: 0.8866 - recall: 0.6738 - auc: 0.9377 - prc: 0.7677 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 8.0000 - val_tn: 45475.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8841 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7871 Epoch 48/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0036 - tp: 206.0000 - fp: 30.0000 - tn: 181921.0000 - fn: 119.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8729 - recall: 0.6338 - auc: 0.9393 - prc: 0.7676 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 64.0000 - val_fp: 10.0000 - val_tn: 45473.0000 - val_fn: 22.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8649 - val_recall: 0.7442 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7854 Epoch 49/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0036 - tp: 215.0000 - fp: 29.0000 - tn: 181922.0000 - fn: 110.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8811 - recall: 0.6615 - auc: 0.9407 - prc: 0.7618 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 62.0000 - val_fp: 10.0000 - val_tn: 45473.0000 - val_fn: 24.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8611 - val_recall: 0.7209 - val_auc: 0.9125 - val_prc: 0.7855 Epoch 50/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0035 - tp: 214.0000 - fp: 32.0000 - tn: 181919.0000 - fn: 111.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8699 - recall: 0.6585 - auc: 0.9377 - prc: 0.7727 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 64.0000 - val_fp: 10.0000 - val_tn: 45473.0000 - val_fn: 22.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8649 - val_recall: 0.7442 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7858 Epoch 51/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0034 - tp: 219.0000 - fp: 30.0000 - tn: 181921.0000 - fn: 106.0000 - accuracy: 0.9993 - precision: 0.8795 - recall: 0.6738 - auc: 0.9393 - prc: 0.7889 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 7.0000 - val_tn: 45476.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8971 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7876 Epoch 52/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0034 - tp: 217.0000 - fp: 25.0000 - tn: 181926.0000 - fn: 108.0000 - accuracy: 0.9993 - precision: 0.8967 - recall: 0.6677 - auc: 0.9439 - prc: 0.7812 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8714 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9125 - val_prc: 0.7887 Epoch 53/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0035 - tp: 206.0000 - fp: 28.0000 - tn: 181923.0000 - fn: 119.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8803 - recall: 0.6338 - auc: 0.9362 - prc: 0.7734 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 64.0000 - val_fp: 10.0000 - val_tn: 45473.0000 - val_fn: 22.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8649 - val_recall: 0.7442 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7873 Epoch 54/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0036 - tp: 223.0000 - fp: 30.0000 - tn: 181921.0000 - fn: 102.0000 - accuracy: 0.9993 - precision: 0.8814 - recall: 0.6862 - auc: 0.9438 - prc: 0.7677 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8714 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9125 - val_prc: 0.7877 Epoch 55/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0034 - tp: 220.0000 - fp: 26.0000 - tn: 181925.0000 - fn: 105.0000 - accuracy: 0.9993 - precision: 0.8943 - recall: 0.6769 - auc: 0.9439 - prc: 0.7866 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8714 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7886 Epoch 56/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0036 - tp: 209.0000 - fp: 24.0000 - tn: 181927.0000 - fn: 116.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8970 - recall: 0.6431 - auc: 0.9392 - prc: 0.7613 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 7.0000 - val_tn: 45476.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8971 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7886 Epoch 57/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0033 - tp: 221.0000 - fp: 23.0000 - tn: 181928.0000 - fn: 104.0000 - accuracy: 0.9993 - precision: 0.9057 - recall: 0.6800 - auc: 0.9516 - prc: 0.7954 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8714 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7873 Epoch 58/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0036 - tp: 208.0000 - fp: 27.0000 - tn: 181924.0000 - fn: 117.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8851 - recall: 0.6400 - auc: 0.9485 - prc: 0.7746 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8714 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7875 Epoch 59/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0034 - tp: 216.0000 - fp: 30.0000 - tn: 181921.0000 - fn: 109.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8780 - recall: 0.6646 - auc: 0.9531 - prc: 0.7928 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8714 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9125 - val_prc: 0.7883 Epoch 60/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0035 - tp: 211.0000 - fp: 31.0000 - tn: 181920.0000 - fn: 114.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8719 - recall: 0.6492 - auc: 0.9469 - prc: 0.7808 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8714 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9125 - val_prc: 0.7882 Epoch 61/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0036 - tp: 201.0000 - fp: 24.0000 - tn: 181927.0000 - fn: 124.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8933 - recall: 0.6185 - auc: 0.9424 - prc: 0.7720 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 61.0000 - val_fp: 9.0000 - val_tn: 45474.0000 - val_fn: 25.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8714 - val_recall: 0.7093 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7881 Epoch 62/100 81/90 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0034 - tp: 196.0000 - fp: 21.0000 - tn: 165565.0000 - fn: 106.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.9032 - recall: 0.6490 - auc: 0.9413 - prc: 0.7849Restoring model weights from the end of the best epoch: 52. 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.0034 - tp: 211.0000 - fp: 25.0000 - tn: 181926.0000 - fn: 114.0000 - accuracy: 0.9992 - precision: 0.8941 - recall: 0.6492 - auc: 0.9423 - prc: 0.7828 - val_loss: 0.0039 - val_tp: 64.0000 - val_fp: 10.0000 - val_tn: 45473.0000 - val_fn: 22.0000 - val_accuracy: 0.9993 - val_precision: 0.8649 - val_recall: 0.7442 - val_auc: 0.9124 - val_prc: 0.7860 Epoch 62: early stopping
Sprawdź historię szkoleń
W tej sekcji utworzysz wykresy dokładności i straty modelu w zbiorze uczącym i walidacyjnym. Są one przydatne do sprawdzenia, czy nie ma zbyt dużego dopasowania, o którym możesz dowiedzieć się więcej w samouczku Overfit i underfit .
Dodatkowo możesz tworzyć te wykresy dla dowolnych metryk utworzonych powyżej. Jako przykład podano fałszywe negatywy.
def plot_metrics(history):
metrics = ['loss', 'prc', 'precision', 'recall']
for n, metric in enumerate(metrics):
name = metric.replace("_"," ").capitalize()
plt.subplot(2,2,n+1)
plt.plot(history.epoch, history.history[metric], color=colors[0], label='Train')
plt.plot(history.epoch, history.history['val_'+metric],
color=colors[0], linestyle="--", label='Val')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel(name)
if metric == 'loss':
plt.ylim([0, plt.ylim()[1]])
elif metric == 'auc':
plt.ylim([0.8,1])
else:
plt.ylim([0,1])
plt.legend();
plot_metrics(baseline_history)
Oceń metryki
Możesz użyć macierzy pomyłek, aby podsumować etykiety rzeczywiste i przewidywane, gdzie oś X jest etykietą przewidywaną, a oś Y jest etykietą rzeczywistą:
train_predictions_baseline = model.predict(train_features, batch_size=BATCH_SIZE)
test_predictions_baseline = model.predict(test_features, batch_size=BATCH_SIZE)
def plot_cm(labels, predictions, p=0.5):
cm = confusion_matrix(labels, predictions > p)
plt.figure(figsize=(5,5))
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt="d")
plt.title('Confusion matrix @{:.2f}'.format(p))
plt.ylabel('Actual label')
plt.xlabel('Predicted label')
print('Legitimate Transactions Detected (True Negatives): ', cm[0][0])
print('Legitimate Transactions Incorrectly Detected (False Positives): ', cm[0][1])
print('Fraudulent Transactions Missed (False Negatives): ', cm[1][0])
print('Fraudulent Transactions Detected (True Positives): ', cm[1][1])
print('Total Fraudulent Transactions: ', np.sum(cm[1]))
Oceń swój model na testowym zbiorze danych i wyświetl wyniki dla metryk utworzonych powyżej:
baseline_results = model.evaluate(test_features, test_labels,
batch_size=BATCH_SIZE, verbose=0)
for name, value in zip(model.metrics_names, baseline_results):
print(name, ': ', value)
print()
plot_cm(test_labels, test_predictions_baseline)
loss : 0.0024895435199141502 tp : 59.0 fp : 7.0 tn : 56874.0 fn : 22.0 accuracy : 0.9994909167289734 precision : 0.8939393758773804 recall : 0.7283950448036194 auc : 0.9318439960479736 prc : 0.8204483985900879 Legitimate Transactions Detected (True Negatives): 56874 Legitimate Transactions Incorrectly Detected (False Positives): 7 Fraudulent Transactions Missed (False Negatives): 22 Fraudulent Transactions Detected (True Positives): 59 Total Fraudulent Transactions: 81
Gdyby model przewidział wszystko doskonale, byłaby to macierz diagonalna, w której wartości poza główną przekątną, wskazujące na nieprawidłowe przewidywania, byłyby równe zeru. W tym przypadku macierz pokazuje, że masz stosunkowo mało fałszywych trafień, co oznacza, że było stosunkowo niewiele legalnych transakcji, które zostały nieprawidłowo oznaczone. Jednak prawdopodobnie chciałbyś mieć jeszcze mniej wyników fałszywie negatywnych, pomimo kosztów zwiększenia liczby fałszywych trafień. Ten kompromis może być lepszy, ponieważ fałszywe negatywy umożliwiłyby przeprowadzenie nieuczciwych transakcji, podczas gdy fałszywe alarmy mogą spowodować wysłanie wiadomości e-mail do klienta z prośbą o zweryfikowanie aktywności karty.
Wykreśl ROC
Teraz wykreśl ROC . Ten wykres jest przydatny, ponieważ pokazuje na pierwszy rzut oka zakres wydajności, jaki model może osiągnąć, po prostu dostrajając próg wyjściowy.
def plot_roc(name, labels, predictions, **kwargs):
fp, tp, _ = sklearn.metrics.roc_curve(labels, predictions)
plt.plot(100*fp, 100*tp, label=name, linewidth=2, **kwargs)
plt.xlabel('False positives [%]')
plt.ylabel('True positives [%]')
plt.xlim([-0.5,20])
plt.ylim([80,100.5])
plt.grid(True)
ax = plt.gca()
ax.set_aspect('equal')
plot_roc("Train Baseline", train_labels, train_predictions_baseline, color=colors[0])
plot_roc("Test Baseline", test_labels, test_predictions_baseline, color=colors[0], linestyle='--')
plt.legend(loc='lower right');
Wykreśl AUPRC
Teraz wykreśl AUPRC . Obszar pod interpolowaną krzywą precyzja-odwołanie, uzyskany przez wykreślenie punktów (odwołanie, precyzja) dla różnych wartości progu klasyfikacji. W zależności od sposobu obliczenia, PR AUC może odpowiadać średniej precyzji modelu.
def plot_prc(name, labels, predictions, **kwargs):
precision, recall, _ = sklearn.metrics.precision_recall_curve(labels, predictions)
plt.plot(precision, recall, label=name, linewidth=2, **kwargs)
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.grid(True)
ax = plt.gca()
ax.set_aspect('equal')
plot_prc("Train Baseline", train_labels, train_predictions_baseline, color=colors[0])
plot_prc("Test Baseline", test_labels, test_predictions_baseline, color=colors[0], linestyle='--')
plt.legend(loc='lower right');
Wygląda na to, że precyzja jest stosunkowo wysoka, ale przywołanie i obszar pod krzywą ROC (AUC) nie są tak wysokie, jak byś chciał. Klasyfikatory często stają przed wyzwaniami, próbując zmaksymalizować zarówno precyzję, jak i przypomnienie, co jest szczególnie ważne podczas pracy z niezrównoważonymi zestawami danych. Ważne jest, aby rozważyć koszty różnego rodzaju błędów w kontekście problemu, na którym Ci zależy. W tym przykładzie wynik fałszywie negatywny (przeoczenie fałszywej transakcji) może wiązać się z kosztami finansowymi, natomiast wynik fałszywie pozytywny (transakcja jest nieprawidłowo oznaczona jako fałszywa) może zmniejszyć zadowolenie użytkownika.
Wagi klas
Oblicz wagi klas
Celem jest identyfikacja fałszywych transakcji, ale nie masz zbyt wielu pozytywnych próbek, z którymi możesz pracować, więc chciałbyś, aby klasyfikator mocno ważył kilka dostępnych przykładów. Możesz to zrobić, przekazując wagi Keras dla każdej klasy za pomocą parametru. Spowoduje to, że model „zwróci większą uwagę” na przykłady z niedostatecznie reprezentowanej klasy.
# Scaling by total/2 helps keep the loss to a similar magnitude.
# The sum of the weights of all examples stays the same.
weight_for_0 = (1 / neg) * (total / 2.0)
weight_for_1 = (1 / pos) * (total / 2.0)
class_weight = {0: weight_for_0, 1: weight_for_1}
print('Weight for class 0: {:.2f}'.format(weight_for_0))
print('Weight for class 1: {:.2f}'.format(weight_for_1))
Weight for class 0: 0.50 Weight for class 1: 289.44
Trenuj model z wagami klasowymi
Teraz spróbuj ponownie wytrenować i ocenić model z wagami klas, aby zobaczyć, jak wpływa to na prognozy.
weighted_model = make_model()
weighted_model.load_weights(initial_weights)
weighted_history = weighted_model.fit(
train_features,
train_labels,
batch_size=BATCH_SIZE,
epochs=EPOCHS,
callbacks=[early_stopping],
validation_data=(val_features, val_labels),
# The class weights go here
class_weight=class_weight)
Epoch 1/100 90/90 [==============================] - 3s 15ms/step - loss: 4.1298 - tp: 59.0000 - fp: 11.0000 - tn: 238821.0000 - fn: 347.0000 - accuracy: 0.9985 - precision: 0.8429 - recall: 0.1453 - auc: 0.6238 - prc: 0.1649 - val_loss: 0.0119 - val_tp: 0.0000e+00 - val_fp: 0.0000e+00 - val_tn: 45483.0000 - val_fn: 86.0000 - val_accuracy: 0.9981 - val_precision: 0.0000e+00 - val_recall: 0.0000e+00 - val_auc: 0.7124 - val_prc: 0.0294 Epoch 2/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 1.8711 - tp: 69.0000 - fp: 54.0000 - tn: 181897.0000 - fn: 256.0000 - accuracy: 0.9983 - precision: 0.5610 - recall: 0.2123 - auc: 0.8178 - prc: 0.2117 - val_loss: 0.0060 - val_tp: 56.0000 - val_fp: 10.0000 - val_tn: 45473.0000 - val_fn: 30.0000 - val_accuracy: 0.9991 - val_precision: 0.8485 - val_recall: 0.6512 - val_auc: 0.9427 - val_prc: 0.6870 Epoch 3/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.8666 - tp: 187.0000 - fp: 198.0000 - tn: 181753.0000 - fn: 138.0000 - accuracy: 0.9982 - precision: 0.4857 - recall: 0.5754 - auc: 0.9075 - prc: 0.4912 - val_loss: 0.0077 - val_tp: 65.0000 - val_fp: 19.0000 - val_tn: 45464.0000 - val_fn: 21.0000 - val_accuracy: 0.9991 - val_precision: 0.7738 - val_recall: 0.7558 - val_auc: 0.9564 - val_prc: 0.6924 Epoch 4/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.6876 - tp: 218.0000 - fp: 530.0000 - tn: 181421.0000 - fn: 107.0000 - accuracy: 0.9965 - precision: 0.2914 - recall: 0.6708 - auc: 0.9152 - prc: 0.5102 - val_loss: 0.0109 - val_tp: 68.0000 - val_fp: 39.0000 - val_tn: 45444.0000 - val_fn: 18.0000 - val_accuracy: 0.9987 - val_precision: 0.6355 - val_recall: 0.7907 - val_auc: 0.9661 - val_prc: 0.6926 Epoch 5/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.5229 - tp: 240.0000 - fp: 1102.0000 - tn: 180849.0000 - fn: 85.0000 - accuracy: 0.9935 - precision: 0.1788 - recall: 0.7385 - auc: 0.9395 - prc: 0.5228 - val_loss: 0.0154 - val_tp: 70.0000 - val_fp: 79.0000 - val_tn: 45404.0000 - val_fn: 16.0000 - val_accuracy: 0.9979 - val_precision: 0.4698 - val_recall: 0.8140 - val_auc: 0.9657 - val_prc: 0.7023 Epoch 6/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.4753 - tp: 251.0000 - fp: 1839.0000 - tn: 180112.0000 - fn: 74.0000 - accuracy: 0.9895 - precision: 0.1201 - recall: 0.7723 - auc: 0.9336 - prc: 0.4297 - val_loss: 0.0213 - val_tp: 70.0000 - val_fp: 156.0000 - val_tn: 45327.0000 - val_fn: 16.0000 - val_accuracy: 0.9962 - val_precision: 0.3097 - val_recall: 0.8140 - val_auc: 0.9654 - val_prc: 0.6742 Epoch 7/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.3870 - tp: 270.0000 - fp: 2554.0000 - tn: 179397.0000 - fn: 55.0000 - accuracy: 0.9857 - precision: 0.0956 - recall: 0.8308 - auc: 0.9463 - prc: 0.3800 - val_loss: 0.0269 - val_tp: 70.0000 - val_fp: 264.0000 - val_tn: 45219.0000 - val_fn: 16.0000 - val_accuracy: 0.9939 - val_precision: 0.2096 - val_recall: 0.8140 - val_auc: 0.9651 - val_prc: 0.6116 Epoch 8/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.3942 - tp: 268.0000 - fp: 3219.0000 - tn: 178732.0000 - fn: 57.0000 - accuracy: 0.9820 - precision: 0.0769 - recall: 0.8246 - auc: 0.9434 - prc: 0.3273 - val_loss: 0.0337 - val_tp: 70.0000 - val_fp: 355.0000 - val_tn: 45128.0000 - val_fn: 16.0000 - val_accuracy: 0.9919 - val_precision: 0.1647 - val_recall: 0.8140 - val_auc: 0.9682 - val_prc: 0.5918 Epoch 9/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.3886 - tp: 271.0000 - fp: 3845.0000 - tn: 178106.0000 - fn: 54.0000 - accuracy: 0.9786 - precision: 0.0658 - recall: 0.8338 - auc: 0.9397 - prc: 0.2995 - val_loss: 0.0386 - val_tp: 70.0000 - val_fp: 406.0000 - val_tn: 45077.0000 - val_fn: 16.0000 - val_accuracy: 0.9907 - val_precision: 0.1471 - val_recall: 0.8140 - val_auc: 0.9756 - val_prc: 0.5889 Epoch 10/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.2951 - tp: 281.0000 - fp: 4348.0000 - tn: 177603.0000 - fn: 44.0000 - accuracy: 0.9759 - precision: 0.0607 - recall: 0.8646 - auc: 0.9623 - prc: 0.2826 - val_loss: 0.0441 - val_tp: 72.0000 - val_fp: 464.0000 - val_tn: 45019.0000 - val_fn: 14.0000 - val_accuracy: 0.9895 - val_precision: 0.1343 - val_recall: 0.8372 - val_auc: 0.9748 - val_prc: 0.5895 Epoch 11/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.2703 - tp: 280.0000 - fp: 4697.0000 - tn: 177254.0000 - fn: 45.0000 - accuracy: 0.9740 - precision: 0.0563 - recall: 0.8615 - auc: 0.9660 - prc: 0.2589 - val_loss: 0.0490 - val_tp: 72.0000 - val_fp: 552.0000 - val_tn: 44931.0000 - val_fn: 14.0000 - val_accuracy: 0.9876 - val_precision: 0.1154 - val_recall: 0.8372 - val_auc: 0.9762 - val_prc: 0.5902 Epoch 12/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.3358 - tp: 278.0000 - fp: 5262.0000 - tn: 176689.0000 - fn: 47.0000 - accuracy: 0.9709 - precision: 0.0502 - recall: 0.8554 - auc: 0.9468 - prc: 0.2368 - val_loss: 0.0534 - val_tp: 74.0000 - val_fp: 597.0000 - val_tn: 44886.0000 - val_fn: 12.0000 - val_accuracy: 0.9866 - val_precision: 0.1103 - val_recall: 0.8605 - val_auc: 0.9752 - val_prc: 0.5848 Epoch 13/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.2833 - tp: 286.0000 - fp: 5502.0000 - tn: 176449.0000 - fn: 39.0000 - accuracy: 0.9696 - precision: 0.0494 - recall: 0.8800 - auc: 0.9582 - prc: 0.2572 - val_loss: 0.0563 - val_tp: 74.0000 - val_fp: 616.0000 - val_tn: 44867.0000 - val_fn: 12.0000 - val_accuracy: 0.9862 - val_precision: 0.1072 - val_recall: 0.8605 - val_auc: 0.9748 - val_prc: 0.5678 Epoch 14/100 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.2969 - tp: 280.0000 - fp: 5630.0000 - tn: 176321.0000 - fn: 45.0000 - accuracy: 0.9689 - precision: 0.0474 - recall: 0.8615 - auc: 0.9594 - prc: 0.2374 - val_loss: 0.0597 - val_tp: 74.0000 - val_fp: 644.0000 - val_tn: 44839.0000 - val_fn: 12.0000 - val_accuracy: 0.9856 - val_precision: 0.1031 - val_recall: 0.8605 - val_auc: 0.9741 - val_prc: 0.5627 Epoch 15/100 90/90 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.3183 - tp: 280.0000 - fp: 5954.0000 - tn: 175997.0000 - fn: 45.0000 - accuracy: 0.9671 - precision: 0.0449 - recall: 0.8615 - auc: 0.9496 - prc: 0.2224Restoring model weights from the end of the best epoch: 5. 90/90 [==============================] - 1s 7ms/step - loss: 0.3183 - tp: 280.0000 - fp: 5954.0000 - tn: 175997.0000 - fn: 45.0000 - accuracy: 0.9671 - precision: 0.0449 - recall: 0.8615 - auc: 0.9496 - prc: 0.2224 - val_loss: 0.0621 - val_tp: 74.0000 - val_fp: 665.0000 - val_tn: 44818.0000 - val_fn: 12.0000 - val_accuracy: 0.9851 - val_precision: 0.1001 - val_recall: 0.8605 - val_auc: 0.9771 - val_prc: 0.5550 Epoch 15: early stopping
Sprawdź historię szkoleń
plot_metrics(weighted_history)
Oceń metryki
train_predictions_weighted = weighted_model.predict(train_features, batch_size=BATCH_SIZE)
test_predictions_weighted = weighted_model.predict(test_features, batch_size=BATCH_SIZE)
weighted_results = weighted_model.evaluate(test_features, test_labels,
batch_size=BATCH_SIZE, verbose=0)
for name, value in zip(weighted_model.metrics_names, weighted_results):
print(name, ': ', value)
print()
plot_cm(test_labels, test_predictions_weighted)
loss : 0.014327289536595345 tp : 69.0 fp : 88.0 tn : 56793.0 fn : 12.0 accuracy : 0.9982444643974304 precision : 0.4394904375076294 recall : 0.8518518805503845 auc : 0.9410961866378784 prc : 0.7397712469100952 Legitimate Transactions Detected (True Negatives): 56793 Legitimate Transactions Incorrectly Detected (False Positives): 88 Fraudulent Transactions Missed (False Negatives): 12 Fraudulent Transactions Detected (True Positives): 69 Total Fraudulent Transactions: 81
Tutaj widać, że przy wagach klas dokładność i precyzja są niższe, ponieważ jest więcej fałszywych trafień, ale odwrotnie, przypominanie i AUC są wyższe, ponieważ model znalazł również więcej prawdziwych trafień. Pomimo mniejszej dokładności model ten ma większą zdolność do przypominania (i identyfikuje więcej nieuczciwych transakcji). Oczywiście oba typy błędów wiążą się z pewnym kosztem (nie chciałbyś też nękać użytkowników, oznaczając zbyt wiele legalnych transakcji jako fałszywych). Uważnie rozważ kompromisy między tymi różnymi typami błędów w swojej aplikacji.
Wykreśl ROC
plot_roc("Train Baseline", train_labels, train_predictions_baseline, color=colors[0])
plot_roc("Test Baseline", test_labels, test_predictions_baseline, color=colors[0], linestyle='--')
plot_roc("Train Weighted", train_labels, train_predictions_weighted, color=colors[1])
plot_roc("Test Weighted", test_labels, test_predictions_weighted, color=colors[1], linestyle='--')
plt.legend(loc='lower right');
Wykreśl AUPRC
plot_prc("Train Baseline", train_labels, train_predictions_baseline, color=colors[0])
plot_prc("Test Baseline", test_labels, test_predictions_baseline, color=colors[0], linestyle='--')
plot_prc("Train Weighted", train_labels, train_predictions_weighted, color=colors[1])
plot_prc("Test Weighted", test_labels, test_predictions_weighted, color=colors[1], linestyle='--')
plt.legend(loc='lower right');
Nadpróbkowanie
Oversample z klasy mniejszości
Pokrewnym podejściem byłoby ponowne próbkowanie zbioru danych przez nadpróbkowanie klasy mniejszości.
pos_features = train_features[bool_train_labels]
neg_features = train_features[~bool_train_labels]
pos_labels = train_labels[bool_train_labels]
neg_labels = train_labels[~bool_train_labels]
Korzystanie z NumPy
Możesz ręcznie zrównoważyć zbiór danych, wybierając odpowiednią liczbę losowych wskaźników z pozytywnych przykładów:
ids = np.arange(len(pos_features))
choices = np.random.choice(ids, len(neg_features))
res_pos_features = pos_features[choices]
res_pos_labels = pos_labels[choices]
res_pos_features.shape
(181951, 29)
resampled_features = np.concatenate([res_pos_features, neg_features], axis=0)
resampled_labels = np.concatenate([res_pos_labels, neg_labels], axis=0)
order = np.arange(len(resampled_labels))
np.random.shuffle(order)
resampled_features = resampled_features[order]
resampled_labels = resampled_labels[order]
resampled_features.shape
(363902, 29)
Korzystanie tf.data
Jeśli używasz tf.data , najłatwiejszym sposobem tworzenia zrównoważonych przykładów jest rozpoczęcie od positive i negative zestawu danych, a następnie scalenie ich. Więcej przykładów znajdziesz w przewodniku tf.data .
BUFFER_SIZE = 100000
def make_ds(features, labels):
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels))#.cache()
ds = ds.shuffle(BUFFER_SIZE).repeat()
return ds
pos_ds = make_ds(pos_features, pos_labels)
neg_ds = make_ds(neg_features, neg_labels)
Każdy zestaw danych zawiera pary (feature, label) :
for features, label in pos_ds.take(1):
print("Features:\n", features.numpy())
print()
print("Label: ", label.numpy())
Features: [ 0.56826828 1.24841849 -2.52251105 3.84165891 0.05052604 -0.7621795 -1.43118352 0.43296139 -1.85102109 -2.50477555 3.20133397 -3.52460861 -0.95133935 -5. -1.93144512 -0.7302767 -2.46735228 0.21827555 -1.45046438 0.21081234 0.39176826 -0.23558789 -0.03611637 -0.62063738 0.3686766 0.23622961 1.2242418 0.75555829 -1.45589162] Label: 1
Połącz je razem, używając tf.data.Dataset.sample_from_datasets :
resampled_ds = tf.data.Dataset.sample_from_datasets([pos_ds, neg_ds], weights=[0.5, 0.5])
resampled_ds = resampled_ds.batch(BATCH_SIZE).prefetch(2)
for features, label in resampled_ds.take(1):
print(label.numpy().mean())
0.50732421875
Aby użyć tego zbioru danych, potrzebujesz liczby kroków na epokę.
Definicja „epoki” w tym przypadku jest mniej jasna. Załóżmy, że jest to liczba partii wymagana do jednorazowego wyświetlenia każdego negatywnego przykładu:
resampled_steps_per_epoch = np.ceil(2.0*neg/BATCH_SIZE)
resampled_steps_per_epoch
278.0
Trenuj na nadpróbkowanych danych
Teraz spróbuj wytrenować model z ponownie próbkowanym zestawem danych zamiast używać wag klas, aby zobaczyć porównanie tych metod.
resampled_model = make_model()
resampled_model.load_weights(initial_weights)
# Reset the bias to zero, since this dataset is balanced.
output_layer = resampled_model.layers[-1]
output_layer.bias.assign([0])
val_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((val_features, val_labels)).cache()
val_ds = val_ds.batch(BATCH_SIZE).prefetch(2)
resampled_history = resampled_model.fit(
resampled_ds,
epochs=EPOCHS,
steps_per_epoch=resampled_steps_per_epoch,
callbacks=[early_stopping],
validation_data=val_ds)
Epoch 1/100 278/278 [==============================] - 10s 32ms/step - loss: 0.5508 - tp: 214194.0000 - fp: 51114.0000 - tn: 290615.0000 - fn: 70383.0000 - accuracy: 0.8060 - precision: 0.8073 - recall: 0.7527 - auc: 0.8600 - prc: 0.8879 - val_loss: 0.2279 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 969.0000 - val_tn: 44514.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9785 - val_precision: 0.0701 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9551 - val_prc: 0.7044 Epoch 2/100 278/278 [==============================] - 8s 28ms/step - loss: 0.2235 - tp: 253877.0000 - fp: 15743.0000 - tn: 268530.0000 - fn: 31194.0000 - accuracy: 0.9176 - precision: 0.9416 - recall: 0.8906 - auc: 0.9658 - prc: 0.9746 - val_loss: 0.1367 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 777.0000 - val_tn: 44706.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9827 - val_precision: 0.0859 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9596 - val_prc: 0.7072 Epoch 3/100 278/278 [==============================] - 8s 28ms/step - loss: 0.1785 - tp: 258572.0000 - fp: 9840.0000 - tn: 274878.0000 - fn: 26054.0000 - accuracy: 0.9370 - precision: 0.9633 - recall: 0.9085 - auc: 0.9773 - prc: 0.9827 - val_loss: 0.1023 - val_tp: 72.0000 - val_fp: 699.0000 - val_tn: 44784.0000 - val_fn: 14.0000 - val_accuracy: 0.9844 - val_precision: 0.0934 - val_recall: 0.8372 - val_auc: 0.9632 - val_prc: 0.7032 Epoch 4/100 278/278 [==============================] - 8s 29ms/step - loss: 0.1571 - tp: 260447.0000 - fp: 8085.0000 - tn: 276389.0000 - fn: 24423.0000 - accuracy: 0.9429 - precision: 0.9699 - recall: 0.9143 - auc: 0.9826 - prc: 0.9863 - val_loss: 0.0869 - val_tp: 74.0000 - val_fp: 701.0000 - val_tn: 44782.0000 - val_fn: 12.0000 - val_accuracy: 0.9844 - val_precision: 0.0955 - val_recall: 0.8605 - val_auc: 0.9633 - val_prc: 0.6972 Epoch 5/100 278/278 [==============================] - 8s 30ms/step - loss: 0.1440 - tp: 261457.0000 - fp: 7449.0000 - tn: 277093.0000 - fn: 23345.0000 - accuracy: 0.9459 - precision: 0.9723 - recall: 0.9180 - auc: 0.9855 - prc: 0.9883 - val_loss: 0.0774 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 679.0000 - val_tn: 44804.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9848 - val_precision: 0.0971 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9645 - val_prc: 0.6971 Epoch 6/100 278/278 [==============================] - 8s 28ms/step - loss: 0.1349 - tp: 262460.0000 - fp: 6942.0000 - tn: 277723.0000 - fn: 22219.0000 - accuracy: 0.9488 - precision: 0.9742 - recall: 0.9220 - auc: 0.9876 - prc: 0.9896 - val_loss: 0.0718 - val_tp: 74.0000 - val_fp: 624.0000 - val_tn: 44859.0000 - val_fn: 12.0000 - val_accuracy: 0.9860 - val_precision: 0.1060 - val_recall: 0.8605 - val_auc: 0.9645 - val_prc: 0.6891 Epoch 7/100 278/278 [==============================] - 8s 28ms/step - loss: 0.1264 - tp: 263166.0000 - fp: 6780.0000 - tn: 278253.0000 - fn: 21145.0000 - accuracy: 0.9510 - precision: 0.9749 - recall: 0.9256 - auc: 0.9895 - prc: 0.9909 - val_loss: 0.0672 - val_tp: 75.0000 - val_fp: 602.0000 - val_tn: 44881.0000 - val_fn: 11.0000 - val_accuracy: 0.9865 - val_precision: 0.1108 - val_recall: 0.8721 - val_auc: 0.9670 - val_prc: 0.6822 Epoch 8/100 278/278 [==============================] - 8s 30ms/step - loss: 0.1190 - tp: 264216.0000 - fp: 6569.0000 - tn: 278270.0000 - fn: 20289.0000 - accuracy: 0.9528 - precision: 0.9757 - recall: 0.9287 - auc: 0.9910 - prc: 0.9920 - val_loss: 0.0628 - val_tp: 74.0000 - val_fp: 570.0000 - val_tn: 44913.0000 - val_fn: 12.0000 - val_accuracy: 0.9872 - val_precision: 0.1149 - val_recall: 0.8605 - val_auc: 0.9671 - val_prc: 0.6830 Epoch 9/100 278/278 [==============================] - 9s 31ms/step - loss: 0.1125 - tp: 264562.0000 - fp: 6339.0000 - tn: 279137.0000 - fn: 19306.0000 - accuracy: 0.9550 - precision: 0.9766 - recall: 0.9320 - auc: 0.9924 - prc: 0.9930 - val_loss: 0.0576 - val_tp: 74.0000 - val_fp: 544.0000 - val_tn: 44939.0000 - val_fn: 12.0000 - val_accuracy: 0.9878 - val_precision: 0.1197 - val_recall: 0.8605 - val_auc: 0.9672 - val_prc: 0.6828 Epoch 10/100 278/278 [==============================] - 8s 30ms/step - loss: 0.1064 - tp: 266549.0000 - fp: 6112.0000 - tn: 278323.0000 - fn: 18360.0000 - accuracy: 0.9570 - precision: 0.9776 - recall: 0.9356 - auc: 0.9934 - prc: 0.9937 - val_loss: 0.0544 - val_tp: 74.0000 - val_fp: 541.0000 - val_tn: 44942.0000 - val_fn: 12.0000 - val_accuracy: 0.9879 - val_precision: 0.1203 - val_recall: 0.8605 - val_auc: 0.9638 - val_prc: 0.6827 Epoch 11/100 278/278 [==============================] - 8s 30ms/step - loss: 0.1005 - tp: 267048.0000 - fp: 6123.0000 - tn: 278896.0000 - fn: 17277.0000 - accuracy: 0.9589 - precision: 0.9776 - recall: 0.9392 - auc: 0.9943 - prc: 0.9944 - val_loss: 0.0493 - val_tp: 74.0000 - val_fp: 500.0000 - val_tn: 44983.0000 - val_fn: 12.0000 - val_accuracy: 0.9888 - val_precision: 0.1289 - val_recall: 0.8605 - val_auc: 0.9578 - val_prc: 0.6761 Epoch 12/100 277/278 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0950 - tp: 266855.0000 - fp: 6079.0000 - tn: 277677.0000 - fn: 16685.0000 - accuracy: 0.9599 - precision: 0.9777 - recall: 0.9412 - auc: 0.9950 - prc: 0.9949Restoring model weights from the end of the best epoch: 2. 278/278 [==============================] - 8s 29ms/step - loss: 0.0950 - tp: 267815.0000 - fp: 6094.0000 - tn: 278693.0000 - fn: 16742.0000 - accuracy: 0.9599 - precision: 0.9778 - recall: 0.9412 - auc: 0.9950 - prc: 0.9949 - val_loss: 0.0451 - val_tp: 74.0000 - val_fp: 468.0000 - val_tn: 45015.0000 - val_fn: 12.0000 - val_accuracy: 0.9895 - val_precision: 0.1365 - val_recall: 0.8605 - val_auc: 0.9581 - val_prc: 0.6683 Epoch 12: early stopping
Gdyby proces uczenia uwzględniał cały zestaw danych przy każdej aktualizacji gradientu, to nadpróbkowanie byłoby zasadniczo identyczne z wagą klasy.
Ale podczas uczenia modelu wsadowego, tak jak tutaj, nadpróbkowane dane zapewniają gładszy sygnał gradientu: zamiast każdego pozytywnego przykładu wyświetlanego w jednej partii z dużą wagą, są one wyświetlane w wielu różnych partiach za każdym razem z mała waga.
Ten płynniejszy sygnał gradientu ułatwia trenowanie modelu.
Sprawdź historię szkoleń
Zwróć uwagę, że rozkłady metryk będą tutaj inne, ponieważ dane uczące mają zupełnie inny rozkład niż dane walidacyjne i testowe.
plot_metrics(resampled_history)
Ponowne szkolenie
Ponieważ trening jest łatwiejszy na zrównoważonych danych, powyższa procedura treningowa może szybko przesadzić.
Więc podziel epoki, aby dać tf.keras.callbacks.EarlyStopping lepszą kontrolę nad tym, kiedy przestać trenować.
resampled_model = make_model()
resampled_model.load_weights(initial_weights)
# Reset the bias to zero, since this dataset is balanced.
output_layer = resampled_model.layers[-1]
output_layer.bias.assign([0])
resampled_history = resampled_model.fit(
resampled_ds,
# These are not real epochs
steps_per_epoch=20,
epochs=10*EPOCHS,
callbacks=[early_stopping],
validation_data=(val_ds))
Epoch 1/1000 20/20 [==============================] - 3s 73ms/step - loss: 2.0114 - tp: 3382.0000 - fp: 5181.0000 - tn: 60589.0000 - fn: 17377.0000 - accuracy: 0.7393 - precision: 0.3950 - recall: 0.1629 - auc: 0.6308 - prc: 0.3325 - val_loss: 0.4343 - val_tp: 7.0000 - val_fp: 5042.0000 - val_tn: 40441.0000 - val_fn: 79.0000 - val_accuracy: 0.8876 - val_precision: 0.0014 - val_recall: 0.0814 - val_auc: 0.2282 - val_prc: 0.0012 Epoch 2/1000 20/20 [==============================] - 1s 33ms/step - loss: 1.2163 - tp: 7466.0000 - fp: 5137.0000 - tn: 15257.0000 - fn: 13100.0000 - accuracy: 0.5548 - precision: 0.5924 - recall: 0.3630 - auc: 0.4763 - prc: 0.5716 - val_loss: 0.4539 - val_tp: 36.0000 - val_fp: 5893.0000 - val_tn: 39590.0000 - val_fn: 50.0000 - val_accuracy: 0.8696 - val_precision: 0.0061 - val_recall: 0.4186 - val_auc: 0.6494 - val_prc: 0.0054 Epoch 3/1000 20/20 [==============================] - 1s 33ms/step - loss: 0.7406 - tp: 12289.0000 - fp: 5509.0000 - tn: 14872.0000 - fn: 8290.0000 - accuracy: 0.6631 - precision: 0.6905 - recall: 0.5972 - auc: 0.6803 - prc: 0.7580 - val_loss: 0.4611 - val_tp: 75.0000 - val_fp: 6273.0000 - val_tn: 39210.0000 - val_fn: 11.0000 - val_accuracy: 0.8621 - val_precision: 0.0118 - val_recall: 0.8721 - val_auc: 0.9293 - val_prc: 0.4539 Epoch 4/1000 20/20 [==============================] - 1s 33ms/step - loss: 0.5071 - tp: 15891.0000 - fp: 5370.0000 - tn: 15013.0000 - fn: 4686.0000 - accuracy: 0.7545 - precision: 0.7474 - recall: 0.7723 - auc: 0.8298 - prc: 0.8757 - val_loss: 0.4451 - val_tp: 78.0000 - val_fp: 5505.0000 - val_tn: 39978.0000 - val_fn: 8.0000 - val_accuracy: 0.8790 - val_precision: 0.0140 - val_recall: 0.9070 - val_auc: 0.9443 - val_prc: 0.6777 Epoch 5/1000 20/20 [==============================] - 1s 34ms/step - loss: 0.4284 - tp: 17046.0000 - fp: 5072.0000 - tn: 15496.0000 - fn: 3346.0000 - accuracy: 0.7945 - precision: 0.7707 - recall: 0.8359 - auc: 0.8827 - prc: 0.9151 - val_loss: 0.4140 - val_tp: 77.0000 - val_fp: 4338.0000 - val_tn: 41145.0000 - val_fn: 9.0000 - val_accuracy: 0.9046 - val_precision: 0.0174 - val_recall: 0.8953 - val_auc: 0.9463 - val_prc: 0.6903 Epoch 6/1000 20/20 [==============================] - 1s 33ms/step - loss: 0.3836 - tp: 17606.0000 - fp: 4362.0000 - tn: 16113.0000 - fn: 2879.0000 - accuracy: 0.8232 - precision: 0.8014 - recall: 0.8595 - auc: 0.9080 - prc: 0.9336 - val_loss: 0.3824 - val_tp: 77.0000 - val_fp: 3314.0000 - val_tn: 42169.0000 - val_fn: 9.0000 - val_accuracy: 0.9271 - val_precision: 0.0227 - val_recall: 0.8953 - val_auc: 0.9475 - val_prc: 0.6752 Epoch 7/1000 20/20 [==============================] - 1s 34ms/step - loss: 0.3574 - tp: 17856.0000 - fp: 3894.0000 - tn: 16553.0000 - fn: 2657.0000 - accuracy: 0.8401 - precision: 0.8210 - recall: 0.8705 - auc: 0.9208 - prc: 0.9432 - val_loss: 0.3538 - val_tp: 76.0000 - val_fp: 2592.0000 - val_tn: 42891.0000 - val_fn: 10.0000 - val_accuracy: 0.9429 - val_precision: 0.0285 - val_recall: 0.8837 - val_auc: 0.9486 - val_prc: 0.6819 Epoch 8/1000 20/20 [==============================] - 1s 34ms/step - loss: 0.3377 - tp: 17766.0000 - fp: 3483.0000 - tn: 17067.0000 - fn: 2644.0000 - accuracy: 0.8504 - precision: 0.8361 - recall: 0.8705 - auc: 0.9280 - prc: 0.9481 - val_loss: 0.3271 - val_tp: 76.0000 - val_fp: 2047.0000 - val_tn: 43436.0000 - val_fn: 10.0000 - val_accuracy: 0.9549 - val_precision: 0.0358 - val_recall: 0.8837 - val_auc: 0.9497 - val_prc: 0.6910 Epoch 9/1000 20/20 [==============================] - 1s 34ms/step - loss: 0.3188 - tp: 17749.0000 - fp: 2855.0000 - tn: 17547.0000 - fn: 2809.0000 - accuracy: 0.8617 - precision: 0.8614 - recall: 0.8634 - auc: 0.9360 - prc: 0.9539 - val_loss: 0.3051 - val_tp: 74.0000 - val_fp: 1657.0000 - val_tn: 43826.0000 - val_fn: 12.0000 - val_accuracy: 0.9634 - val_precision: 0.0427 - val_recall: 0.8605 - val_auc: 0.9514 - val_prc: 0.7022 Epoch 10/1000 20/20 [==============================] - 1s 33ms/step - loss: 0.3046 - tp: 17772.0000 - fp: 2599.0000 - tn: 17841.0000 - fn: 2748.0000 - accuracy: 0.8695 - precision: 0.8724 - recall: 0.8661 - auc: 0.9402 - prc: 0.9570 - val_loss: 0.2860 - val_tp: 74.0000 - val_fp: 1398.0000 - val_tn: 44085.0000 - val_fn: 12.0000 - val_accuracy: 0.9691 - val_precision: 0.0503 - val_recall: 0.8605 - val_auc: 0.9527 - val_prc: 0.6997 Epoch 11/1000 20/20 [==============================] - 1s 34ms/step - loss: 0.2937 - tp: 17673.0000 - fp: 2352.0000 - tn: 18273.0000 - fn: 2662.0000 - accuracy: 0.8776 - precision: 0.8825 - recall: 0.8691 - auc: 0.9447 - prc: 0.9595 - val_loss: 0.2687 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 1235.0000 - val_tn: 44248.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9726 - val_precision: 0.0558 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9534 - val_prc: 0.7066 Epoch 12/1000 20/20 [==============================] - 1s 34ms/step - loss: 0.2813 - tp: 17721.0000 - fp: 2109.0000 - tn: 18523.0000 - fn: 2607.0000 - accuracy: 0.8849 - precision: 0.8936 - recall: 0.8718 - auc: 0.9485 - prc: 0.9621 - val_loss: 0.2524 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 1098.0000 - val_tn: 44385.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9756 - val_precision: 0.0623 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9539 - val_prc: 0.7094 Epoch 13/1000 20/20 [==============================] - 1s 36ms/step - loss: 0.2706 - tp: 18031.0000 - fp: 1869.0000 - tn: 18502.0000 - fn: 2558.0000 - accuracy: 0.8919 - precision: 0.9061 - recall: 0.8758 - auc: 0.9520 - prc: 0.9652 - val_loss: 0.2395 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 1037.0000 - val_tn: 44446.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9770 - val_precision: 0.0658 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9549 - val_prc: 0.7119 Epoch 14/1000 20/20 [==============================] - 1s 37ms/step - loss: 0.2665 - tp: 18087.0000 - fp: 1748.0000 - tn: 18567.0000 - fn: 2558.0000 - accuracy: 0.8949 - precision: 0.9119 - recall: 0.8761 - auc: 0.9525 - prc: 0.9661 - val_loss: 0.2283 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 972.0000 - val_tn: 44511.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9784 - val_precision: 0.0699 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9556 - val_prc: 0.7045 Epoch 15/1000 20/20 [==============================] - 1s 34ms/step - loss: 0.2589 - tp: 18064.0000 - fp: 1630.0000 - tn: 18830.0000 - fn: 2436.0000 - accuracy: 0.9007 - precision: 0.9172 - recall: 0.8812 - auc: 0.9560 - prc: 0.9676 - val_loss: 0.2180 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 941.0000 - val_tn: 44542.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9791 - val_precision: 0.0720 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9563 - val_prc: 0.7069 Epoch 16/1000 20/20 [==============================] - 1s 36ms/step - loss: 0.2495 - tp: 18132.0000 - fp: 1481.0000 - tn: 18926.0000 - fn: 2421.0000 - accuracy: 0.9047 - precision: 0.9245 - recall: 0.8822 - auc: 0.9587 - prc: 0.9695 - val_loss: 0.2079 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 905.0000 - val_tn: 44578.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9799 - val_precision: 0.0746 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9565 - val_prc: 0.7110 Epoch 17/1000 20/20 [==============================] - 1s 35ms/step - loss: 0.2435 - tp: 18047.0000 - fp: 1378.0000 - tn: 19144.0000 - fn: 2391.0000 - accuracy: 0.9080 - precision: 0.9291 - recall: 0.8830 - auc: 0.9601 - prc: 0.9706 - val_loss: 0.1990 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 882.0000 - val_tn: 44601.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9804 - val_precision: 0.0764 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9568 - val_prc: 0.7118 Epoch 18/1000 20/20 [==============================] - 1s 37ms/step - loss: 0.2396 - tp: 18223.0000 - fp: 1289.0000 - tn: 19075.0000 - fn: 2373.0000 - accuracy: 0.9106 - precision: 0.9339 - recall: 0.8848 - auc: 0.9612 - prc: 0.9714 - val_loss: 0.1911 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 870.0000 - val_tn: 44613.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9806 - val_precision: 0.0774 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9573 - val_prc: 0.7148 Epoch 19/1000 20/20 [==============================] - 1s 36ms/step - loss: 0.2324 - tp: 18179.0000 - fp: 1205.0000 - tn: 19254.0000 - fn: 2322.0000 - accuracy: 0.9139 - precision: 0.9378 - recall: 0.8867 - auc: 0.9633 - prc: 0.9728 - val_loss: 0.1839 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 857.0000 - val_tn: 44626.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9809 - val_precision: 0.0785 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9576 - val_prc: 0.7165 Epoch 20/1000 20/20 [==============================] - 1s 34ms/step - loss: 0.2318 - tp: 18119.0000 - fp: 1224.0000 - tn: 19279.0000 - fn: 2338.0000 - accuracy: 0.9130 - precision: 0.9367 - recall: 0.8857 - auc: 0.9640 - prc: 0.9728 - val_loss: 0.1758 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 823.0000 - val_tn: 44660.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9817 - val_precision: 0.0815 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9573 - val_prc: 0.7185 Epoch 21/1000 20/20 [==============================] - 1s 35ms/step - loss: 0.2233 - tp: 18041.0000 - fp: 1074.0000 - tn: 19514.0000 - fn: 2331.0000 - accuracy: 0.9169 - precision: 0.9438 - recall: 0.8856 - auc: 0.9660 - prc: 0.9745 - val_loss: 0.1690 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 813.0000 - val_tn: 44670.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9819 - val_precision: 0.0824 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9578 - val_prc: 0.7211 Epoch 22/1000 20/20 [==============================] - 1s 35ms/step - loss: 0.2193 - tp: 18258.0000 - fp: 1013.0000 - tn: 19414.0000 - fn: 2275.0000 - accuracy: 0.9197 - precision: 0.9474 - recall: 0.8892 - auc: 0.9666 - prc: 0.9753 - val_loss: 0.1634 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 817.0000 - val_tn: 44666.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9818 - val_precision: 0.0820 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9580 - val_prc: 0.7123 Epoch 23/1000 20/20 [==============================] - 1s 34ms/step - loss: 0.2114 - tp: 18439.0000 - fp: 993.0000 - tn: 19417.0000 - fn: 2111.0000 - accuracy: 0.9242 - precision: 0.9489 - recall: 0.8973 - auc: 0.9696 - prc: 0.9774 - val_loss: 0.1577 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 807.0000 - val_tn: 44676.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9820 - val_precision: 0.0830 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9584 - val_prc: 0.7122 Epoch 24/1000 20/20 [==============================] - 1s 34ms/step - loss: 0.2076 - tp: 18459.0000 - fp: 896.0000 - tn: 19582.0000 - fn: 2023.0000 - accuracy: 0.9287 - precision: 0.9537 - recall: 0.9012 - auc: 0.9694 - prc: 0.9776 - val_loss: 0.1528 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 807.0000 - val_tn: 44676.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9820 - val_precision: 0.0830 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9587 - val_prc: 0.7129 Epoch 25/1000 20/20 [==============================] - 1s 35ms/step - loss: 0.2044 - tp: 18340.0000 - fp: 907.0000 - tn: 19664.0000 - fn: 2049.0000 - accuracy: 0.9278 - precision: 0.9529 - recall: 0.8995 - auc: 0.9707 - prc: 0.9783 - val_loss: 0.1483 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 800.0000 - val_tn: 44683.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9822 - val_precision: 0.0836 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9591 - val_prc: 0.7054 Epoch 26/1000 20/20 [==============================] - 1s 34ms/step - loss: 0.1997 - tp: 18293.0000 - fp: 918.0000 - tn: 19749.0000 - fn: 2000.0000 - accuracy: 0.9288 - precision: 0.9522 - recall: 0.9014 - auc: 0.9722 - prc: 0.9788 - val_loss: 0.1433 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 788.0000 - val_tn: 44695.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9824 - val_precision: 0.0848 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9590 - val_prc: 0.7059 Epoch 27/1000 20/20 [==============================] - 1s 34ms/step - loss: 0.1987 - tp: 18562.0000 - fp: 848.0000 - tn: 19530.0000 - fn: 2020.0000 - accuracy: 0.9300 - precision: 0.9563 - recall: 0.9019 - auc: 0.9720 - prc: 0.9791 - val_loss: 0.1394 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 784.0000 - val_tn: 44699.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9825 - val_precision: 0.0852 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9595 - val_prc: 0.7062 Epoch 28/1000 20/20 [==============================] - 1s 34ms/step - loss: 0.1944 - tp: 18320.0000 - fp: 828.0000 - tn: 19823.0000 - fn: 1989.0000 - accuracy: 0.9312 - precision: 0.9568 - recall: 0.9021 - auc: 0.9734 - prc: 0.9798 - val_loss: 0.1351 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 766.0000 - val_tn: 44717.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9829 - val_precision: 0.0870 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9598 - val_prc: 0.7079 Epoch 29/1000 20/20 [==============================] - 1s 35ms/step - loss: 0.1933 - tp: 18455.0000 - fp: 827.0000 - tn: 19704.0000 - fn: 1974.0000 - accuracy: 0.9316 - precision: 0.9571 - recall: 0.9034 - auc: 0.9732 - prc: 0.9797 - val_loss: 0.1313 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 766.0000 - val_tn: 44717.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9829 - val_precision: 0.0870 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9599 - val_prc: 0.7094 Epoch 30/1000 20/20 [==============================] - 1s 35ms/step - loss: 0.1910 - tp: 18417.0000 - fp: 768.0000 - tn: 19858.0000 - fn: 1917.0000 - accuracy: 0.9344 - precision: 0.9600 - recall: 0.9057 - auc: 0.9740 - prc: 0.9802 - val_loss: 0.1282 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 759.0000 - val_tn: 44724.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9831 - val_precision: 0.0877 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9602 - val_prc: 0.7094 Epoch 31/1000 20/20 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.1866 - tp: 18494.0000 - fp: 756.0000 - tn: 19815.0000 - fn: 1895.0000 - accuracy: 0.9353 - precision: 0.9607 - recall: 0.9071 - auc: 0.9753 - prc: 0.9811Restoring model weights from the end of the best epoch: 21. 20/20 [==============================] - 1s 34ms/step - loss: 0.1866 - tp: 18494.0000 - fp: 756.0000 - tn: 19815.0000 - fn: 1895.0000 - accuracy: 0.9353 - precision: 0.9607 - recall: 0.9071 - auc: 0.9753 - prc: 0.9811 - val_loss: 0.1246 - val_tp: 73.0000 - val_fp: 742.0000 - val_tn: 44741.0000 - val_fn: 13.0000 - val_accuracy: 0.9834 - val_precision: 0.0896 - val_recall: 0.8488 - val_auc: 0.9597 - val_prc: 0.7095 Epoch 31: early stopping
Sprawdź ponownie historię szkoleń
plot_metrics(resampled_history)
Oceń metryki
train_predictions_resampled = resampled_model.predict(train_features, batch_size=BATCH_SIZE)
test_predictions_resampled = resampled_model.predict(test_features, batch_size=BATCH_SIZE)
resampled_results = resampled_model.evaluate(test_features, test_labels,
batch_size=BATCH_SIZE, verbose=0)
for name, value in zip(resampled_model.metrics_names, resampled_results):
print(name, ': ', value)
print()
plot_cm(test_labels, test_predictions_resampled)
loss : 0.16882120072841644 tp : 71.0 fp : 1032.0 tn : 55849.0 fn : 10.0 accuracy : 0.9817070960998535 precision : 0.06436990201473236 recall : 0.8765432238578796 auc : 0.9518552422523499 prc : 0.7423797845840454 Legitimate Transactions Detected (True Negatives): 55849 Legitimate Transactions Incorrectly Detected (False Positives): 1032 Fraudulent Transactions Missed (False Negatives): 10 Fraudulent Transactions Detected (True Positives): 71 Total Fraudulent Transactions: 81
Wykreśl ROC
plot_roc("Train Baseline", train_labels, train_predictions_baseline, color=colors[0])
plot_roc("Test Baseline", test_labels, test_predictions_baseline, color=colors[0], linestyle='--')
plot_roc("Train Weighted", train_labels, train_predictions_weighted, color=colors[1])
plot_roc("Test Weighted", test_labels, test_predictions_weighted, color=colors[1], linestyle='--')
plot_roc("Train Resampled", train_labels, train_predictions_resampled, color=colors[2])
plot_roc("Test Resampled", test_labels, test_predictions_resampled, color=colors[2], linestyle='--')
plt.legend(loc='lower right');
Wykreśl AUPRC
plot_prc("Train Baseline", train_labels, train_predictions_baseline, color=colors[0])
plot_prc("Test Baseline", test_labels, test_predictions_baseline, color=colors[0], linestyle='--')
plot_prc("Train Weighted", train_labels, train_predictions_weighted, color=colors[1])
plot_prc("Test Weighted", test_labels, test_predictions_weighted, color=colors[1], linestyle='--')
plot_prc("Train Resampled", train_labels, train_predictions_resampled, color=colors[2])
plot_prc("Test Resampled", test_labels, test_predictions_resampled, color=colors[2], linestyle='--')
plt.legend(loc='lower right');
Stosowanie tego samouczka do swojego problemu
Niezrównoważona klasyfikacja danych jest z natury trudnym zadaniem, ponieważ istnieje tak niewiele próbek, z których można się uczyć. Zawsze powinieneś zacząć od danych i zrobić wszystko, co w Twojej mocy, aby zebrać jak najwięcej próbek i zastanowić się, jakie funkcje mogą być istotne, aby model mógł jak najlepiej wykorzystać twoją klasę mniejszości. W pewnym momencie Twój model może mieć trudności z ulepszeniem i uzyskaniem pożądanych wyników, dlatego ważne jest, aby pamiętać o kontekście problemu i kompromisach między różnymi rodzajami błędów.