Classement sur données déséquilibrées

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Ce didacticiel montre comment classer un ensemble de données très déséquilibré dans lequel le nombre d'exemples dans une classe dépasse largement le nombre d'exemples dans une autre. Vous travaillerez avec l'ensemble de données Credit Card Fraud Detection hébergé sur Kaggle. L'objectif est de détecter seulement 492 transactions frauduleuses sur 284 807 transactions au total. Vous utiliserez Keras pour définir les pondérations du modèle et des classes afin d'aider le modèle à apprendre des données déséquilibrées. .

Ce tutoriel contient le code complet pour :

• Chargez un fichier CSV à l'aide de Pandas.
• Créez des ensembles d'entraînement, de validation et de test.
• Définir et former un modèle à l'aide de Keras (y compris la définition des pondérations de classe).
• Évaluez le modèle à l'aide de diverses métriques (y compris la précision et le rappel).
• Essayez des techniques courantes pour traiter les données déséquilibrées telles que :
  • Pondération de classe
  • Suréchantillonnage

Installer

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']

Traitement et exploration des données

Télécharger l'ensemble de données Kaggle Credit Card Fraud

Pandas est une bibliothèque Python avec de nombreux utilitaires utiles pour charger et travailler avec des données structurées. Il peut être utilisé pour télécharger des CSV dans un 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()

Examiner le déséquilibre des étiquettes de classe

Examinons le déséquilibre de l'ensemble de données :

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)

Cela montre la petite fraction d'échantillons positifs.

Nettoyer, diviser et normaliser les données

Les données brutes ont quelques problèmes. Premièrement, les colonnes Time et Amount sont trop variables pour être utilisées directement. Supprimez la colonne Time (puisque ce que cela signifie n'est pas clair) et prenez le journal de la colonne Amount pour réduire sa plage.

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)

Divisez l'ensemble de données en ensembles d'apprentissage, de validation et de test. L'ensemble de validation est utilisé lors de l'ajustement du modèle pour évaluer la perte et toute métrique, mais le modèle n'est pas adapté à ces données. L'ensemble de test est complètement inutilisé pendant la phase de formation et n'est utilisé qu'à la fin pour évaluer dans quelle mesure le modèle se généralise aux nouvelles données. Ceci est particulièrement important avec des ensembles de données déséquilibrés où le surajustement est une préoccupation importante en raison du manque de données de formation.

# 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)

Normalisez les caractéristiques d'entrée à l'aide de sklearn StandardScaler. Cela mettra la moyenne à 0 et l'écart type à 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)

Regardez la distribution des données

Comparez ensuite les distributions des exemples positifs et négatifs sur quelques caractéristiques. Les bonnes questions à se poser à ce stade sont :

• Ces distributions ont-elles un sens ?
  • Oui. Vous avez normalisé l'entrée et celles-ci sont principalement concentrées dans la plage +/- 2 .
• Pouvez-vous voir la différence entre les distributions ?
  • Oui, les exemples positifs contiennent un taux beaucoup plus élevé de valeurs extrêmes.

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")

Définir le modèle et les métriques

Définissez une fonction qui crée un réseau de neurones simple avec une couche cachée densément connectée, une couche d' abandon pour réduire le surajustement et une couche sigmoïde de sortie qui renvoie la probabilité qu'une transaction soit frauduleuse :

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

Comprendre les métriques utiles

Notez qu'il existe quelques métriques définies ci-dessus qui peuvent être calculées par le modèle et qui seront utiles lors de l'évaluation des performances.

• Les faux négatifs et les faux positifs sont des échantillons mal classés
• Les vrais négatifs et les vrais positifs sont des échantillons qui ont été correctement classés
• La précision est le pourcentage d'exemples correctement classés > \(\frac{\text{true samples} }{\text{total samples} }\)
• La précision est le pourcentage de positifs prédits qui ont été correctement classés > \(\frac{\text{true positives} }{\text{true positives + false positives} }\)
• Le rappel est le pourcentage de positifs réels qui ont été correctement classés > \(\frac{\text{true positives} }{\text{true positives + false negatives} }\)
• AUC fait référence à la zone sous la courbe d'une courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur (ROC-AUC). Cette métrique est égale à la probabilité qu'un classificateur classe un échantillon aléatoire positif plus haut qu'un échantillon aléatoire négatif.
• AUPRC fait référence à l'aire sous la courbe de la courbe de précision-rappel. Cette métrique calcule des paires précision-rappel pour différents seuils de probabilité.

Lire la suite:

• Vrai contre Faux et Positif contre Négatif
• Précision
• Précision et rappel
• ROC-AUC
• Relation entre les courbes Precision-Recall et ROC

Modèle de base

Construire le modèle

Créez et entraînez maintenant votre modèle à l'aide de la fonction définie précédemment. Notez que le modèle est ajusté en utilisant une taille de lot supérieure à la taille par défaut de 2048, ceci est important pour s'assurer que chaque lot a une chance décente de contenir quelques échantillons positifs. Si la taille du lot était trop petite, ils n'auraient probablement aucune transaction frauduleuse à apprendre.

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
_________________________________________________________________

Testez le modèle :

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)

Facultatif : Définissez le biais initial correct.

Ces suppositions initiales ne sont pas excellentes. Vous savez que l'ensemble de données est déséquilibré. Définissez le biais de la couche de sortie pour refléter cela (voir : A Recipe for Training Neural Networks: "init well" ). Cela peut aider à la convergence initiale.

Avec l'initialisation du biais par défaut, la perte devrait être d'environ 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

Le biais correct à définir peut être dérivé de :

\[ p_0 = pos/(pos + neg) = 1/(1+e^{-b_0}) \]

\[ b_0 = -log_e(1/p_0 - 1) \]

\[ b_0 = log_e(pos/neg)\]

initial_bias = np.log([pos/neg])
initial_bias

array([-6.35935934])

Définissez cela comme biais initial, et le modèle donnera des suppositions initiales beaucoup plus raisonnables.

Il devrait être proche de : 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)

Avec cette initialisation, la perte initiale devrait être d'environ :

\[-p_0log(p_0)-(1-p_0)log(1-p_0) = 0.01317\]

results = model.evaluate(train_features, train_labels, batch_size=BATCH_SIZE, verbose=0)
print("Loss: {:0.4f}".format(results[0]))

Loss: 0.0200

Cette perte initiale est environ 50 fois inférieure à ce qu'elle aurait été avec une initialisation naïve.

De cette façon, le modèle n'a pas besoin de passer les premières époques à apprendre que des exemples positifs sont peu probables. Cela facilite également la lecture des tracés de la perte pendant l'entraînement.

Vérifiez les poids initiaux

Pour rendre les différentes exécutions d'entraînement plus comparables, conservez les pondérations de ce modèle initial dans un fichier de point de contrôle et chargez-les dans chaque modèle avant l'entraînement :

initial_weights = os.path.join(tempfile.mkdtemp(), 'initial_weights')
model.save_weights(initial_weights)

Confirmez que la correction du biais aide

Avant de continuer, confirmez rapidement que l'initialisation minutieuse du biais a réellement aidé.

Entraînez le modèle pendant 20 époques, avec et sans cette initialisation minutieuse, et comparez les pertes :

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)

La figure ci-dessus le montre clairement : En termes de perte de validation, sur ce problème, cette initialisation soignée donne un net avantage.

Former le modèle

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
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Epoch 12/100
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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
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Epoch 43/100
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Epoch 44/100
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Epoch 45/100
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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

Consulter l'historique des entraînements

Dans cette section, vous allez produire des tracés de la précision et de la perte de votre modèle sur l'ensemble d'apprentissage et de validation. Ceux-ci sont utiles pour vérifier le surajustement, sur lequel vous pouvez en savoir plus dans le didacticiel Surajustement et sous-ajustement .

De plus, vous pouvez produire ces tracés pour n'importe laquelle des mesures que vous avez créées ci-dessus. Les faux négatifs sont inclus à titre d'exemple.

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)

Évaluer les métriques

Vous pouvez utiliser une matrice de confusion pour résumer les étiquettes réelles et prévues, où l'axe X est l'étiquette prédite et l'axe Y est l'étiquette réelle :

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]))

Évaluez votre modèle sur l'ensemble de données de test et affichez les résultats pour les métriques que vous avez créées ci-dessus :

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

Si le modèle avait tout prédit parfaitement, ce serait une matrice diagonale où les valeurs hors de la diagonale principale, indiquant des prédictions incorrectes, seraient nulles. Dans ce cas, la matrice montre que vous avez relativement peu de faux positifs, ce qui signifie qu'il y a relativement peu de transactions légitimes signalées de manière incorrecte. Cependant, vous voudriez probablement avoir encore moins de faux négatifs malgré le coût de l'augmentation du nombre de faux positifs. Ce compromis peut être préférable car les faux négatifs permettraient des transactions frauduleuses, tandis que les faux positifs peuvent entraîner l'envoi d'un e-mail à un client pour lui demander de vérifier l'activité de sa carte.

Tracer le ROC

Tracez maintenant le ROC . Ce graphique est utile car il montre, d'un coup d'œil, la plage de performances que le modèle peut atteindre simplement en ajustant le seuil de sortie.

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');

Tracer l'AUPRC

Tracez maintenant l' AUPRC . Aire sous la courbe précision-rappel interpolée, obtenue en traçant des points (rappel, précision) pour différentes valeurs du seuil de classification. Selon la façon dont il est calculé, PR AUC peut être équivalent à la précision moyenne du modèle.

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');

Il semble que la précision soit relativement élevée, mais le rappel et la zone sous la courbe ROC (AUC) ne sont pas aussi élevés que vous le souhaiteriez. Les classificateurs sont souvent confrontés à des défis lorsqu'ils essaient de maximiser à la fois la précision et le rappel, ce qui est particulièrement vrai lorsqu'ils travaillent avec des ensembles de données déséquilibrés. Il est important de considérer les coûts des différents types d'erreurs dans le contexte du problème qui vous intéresse. Dans cet exemple, un faux négatif (une transaction frauduleuse est manquée) peut avoir un coût financier, tandis qu'un faux positif (une transaction est incorrectement signalée comme frauduleuse) peut diminuer le bonheur de l'utilisateur.

Poids de classe

Calculer les poids des classes

L'objectif est d'identifier les transactions frauduleuses, mais vous n'avez pas beaucoup de ces échantillons positifs avec lesquels travailler, vous voudriez donc que le classificateur pondère fortement les quelques exemples disponibles. Vous pouvez le faire en passant des poids Keras pour chaque classe via un paramètre. Cela amènera le modèle à "accorder plus d'attention" aux exemples d'une classe sous-représentée.

# 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

Entraîner un modèle avec des pondérations de classe

Essayez maintenant de réentraîner et d'évaluer le modèle avec des pondérations de classe pour voir comment cela affecte les prédictions.

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

Consulter l'historique des entraînements

plot_metrics(weighted_history)

Évaluer les métriques

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

Ici, vous pouvez voir qu'avec les pondérations de classe, l'exactitude et la précision sont plus faibles car il y a plus de faux positifs, mais à l'inverse, le rappel et l'AUC sont plus élevés car le modèle a également trouvé plus de vrais positifs. Malgré une précision moindre, ce modèle a un rappel plus élevé (et identifie plus de transactions frauduleuses). Bien sûr, les deux types d'erreur ont un coût (vous ne voudriez pas non plus déranger les utilisateurs en signalant trop de transactions légitimes comme frauduleuses). Examinez attentivement les compromis entre ces différents types d'erreurs pour votre application.

Tracer le 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');

Tracer l'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');

Suréchantillonnage

Suréchantillonner la classe minoritaire

Une approche connexe consisterait à rééchantillonner l'ensemble de données en suréchantillonnant la classe minoritaire.

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]

Utiliser NumPy

Vous pouvez équilibrer l'ensemble de données manuellement en choisissant le bon nombre d'indices aléatoires parmi les exemples positifs :

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)

Utilisation tf.data

Si vous utilisez tf.data le moyen le plus simple de produire des exemples équilibrés consiste à commencer par un ensemble de données positive et negative , puis à les fusionner. Voir le guide tf.data pour plus d'exemples.

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)

Chaque ensemble de données fournit des paires (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

Fusionnez les deux en utilisant 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

Pour utiliser cet ensemble de données, vous aurez besoin du nombre d'étapes par époque.

La définition d'"époque" dans ce cas est moins claire. Disons que c'est le nombre de lots nécessaires pour voir chaque exemple négatif une fois :

resampled_steps_per_epoch = np.ceil(2.0*neg/BATCH_SIZE)
resampled_steps_per_epoch

278.0

Entraînez-vous sur les données suréchantillonnées

Essayez maintenant d'entraîner le modèle avec l'ensemble de données rééchantillonné au lieu d'utiliser des pondérations de classe pour voir comment ces méthodes se comparent.

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

Si le processus de formation considérait l'ensemble des données sur chaque mise à jour de gradient, ce suréchantillonnage serait fondamentalement identique à la pondération de classe.

Mais lors de la formation du modèle par lots, comme vous l'avez fait ici, les données suréchantillonnées fournissent un signal de gradient plus lisse : au lieu que chaque exemple positif soit affiché dans un lot avec un poids important, ils sont affichés dans de nombreux lots différents à chaque fois avec un petit poids.

Ce signal de gradient plus lisse facilite l'apprentissage du modèle.

Consulter l'historique des entraînements

Notez que les distributions des métriques seront différentes ici, car les données d'entraînement ont une distribution totalement différente des données de validation et de test.

plot_metrics(resampled_history)

Recycler

Étant donné que l'entraînement est plus facile sur les données équilibrées, la procédure d'entraînement ci-dessus peut sur-adapter rapidement.

Divisez donc les époques pour donner au tf.keras.callbacks.EarlyStopping un contrôle plus précis sur le moment d'arrêter l'entraînement.

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
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Epoch 18/1000
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Epoch 19/1000
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Epoch 20/1000
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Epoch 21/1000
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Epoch 22/1000
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Epoch 23/1000
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Epoch 24/1000
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Epoch 25/1000
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Epoch 26/1000
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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

Revérifier l'historique des entraînements

plot_metrics(resampled_history)

Évaluer les métriques

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

Tracer le 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');

Tracer l'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');

Appliquer ce tutoriel à votre problème

La classification déséquilibrée des données est une tâche intrinsèquement difficile car il y a si peu d'échantillons à partir desquels apprendre. Vous devez toujours commencer par les données et faire de votre mieux pour collecter autant d'échantillons que possible et réfléchir sérieusement aux fonctionnalités qui peuvent être pertinentes afin que le modèle puisse tirer le meilleur parti de votre classe minoritaire. À un moment donné, votre modèle peut avoir du mal à s'améliorer et à produire les résultats souhaités. Il est donc important de garder à l'esprit le contexte de votre problème et les compromis entre les différents types d'erreurs.