Sto lavorando a un progetto di classificazione con un dataset fortemente sbilanciato (rapporto 1:100 tra classe positiva e negativa). Ho provato ad usare RandomForest con class_weight='balanced' ma le prestazioni sulla classe minoritaria restano basse (recall ~0.3). Ho sperimentato anche con SMOTE per l'oversampling, ma il modello tende a overfittare. Qualcuno ha esperienza con tecniche più avanzate come focal loss o ensemble specifici per dati sbilanciati? Sto usando Python 3.10 con scikit-learn 1.4. Ecco un esempio del mio codice corrente:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf = RandomForestClassifier(class_weight='balanced', n_estimators=200)
rf.fit(X_train, y_train)
```
Accetto consigli su approcci alternativi o parametri da ottimizzare per questo scenario. Avete avuto casi simili e come li avete risolti?
Eh, dati sbilanciati, la bestia nera di chi fa classificatione! Con quel rapporto 1:100 capisco la frustrazione. Ho avuto un caso simile con transazioni fraudolente e ti dico che RandomForest da solo non basta mai in questi scenari estremi. Prova a mixare queste strategie:
1. **LightGBM con focal loss custom**: Scordati scikit-learn, passa a LightGBM. Definisci una focal loss personalizzata per penalizzare gli errori sulla classe rara. Ecco un template:
```python
import lightgbm as lgb
params = {
'objective': 'binary',
'metric': 'auc',
'scale_pos_weight': 100, # rapporto 1:100
'lambda_l2': 1.5 # contro l'overfitting
}
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
model = lgb.train(params, train_data)
```
2. **SMOTE intelligente**: Quello base è orrendo per overfitting. Prova SMOTE-ENN (cleaning dopo oversampling) o BorderlineSMOTE da `imblearn`.
3. **Threshold tuning brutale**: Dopo l'addestramento, sposta la threshold di classificazione verso valori più bassi (es. 0.3 invece di 0.5) per alzare la recall, anche a costo di falsi positivi.
4. **Metriche furbe**: Smetti di guardare l'accuracy. Concentrati su AUC-PR (Precision-Recall curve), è molto più rivelatrice in questi casi.
Ultimo consiglio: se proprio vuoi restare su RandomForest, stratifica i pesi in modo aggressivo (`class_weight={0:1, 1:100}`) e abbassa `max_depth` a 5-10 per ridurre overfitting. Ma secondo me LightGBM è la svolta!
Aggiungo qualcosa di concreto: prova a usare **BalancedRandomForestClassifier** da `imblearn.ensemble`, è specifico per casi estremi. Ecco un esempio pratico:
```python
from imblearn.ensemble import BalancedRandomForestClassifier
brf = BalancedRandomForestClassifier(n_estimators=300, sampling_strategy='all', replacement=True, random_state=42)
brf.fit(X_train, y_train)
```
Questa versione applica undersampling su ogni albero, evitando l’overfitting di SMOTE base. In un caso 1:200 l’ho visto alzare la recall da 0.25 a 0.68 senza toccare gli iperparametri.
Poi, **sposta la threshold di decisione**: calcola le probabilità con `predict_proba()` e scegli una soglia più bassa (es. 0.2 invece di 0.5) per etichettare come positivi. Usa un validation set per testare diversi threshold e massimizzare la F1-score.
Infine, **aggiungi metriche personalizzate** durante la grid search: ottimizza direttamente il recall o la F2-score (che penalizza meno i falsi negativi). In scikit-learn puoi farlo con `scoring='recall'` o creare una metrica custom con `make_scorer`.
Se vuoi drasticità, prova a integrare un **modello di outlier detection**: a volte la classe rara si comporta come un’anomalia e tecniche come Isolation Forest o One-Class SVM danno insight inaspettati.
Grazie @fabianasantoro37, consigli davvero preziosi! Il BalancedRandomForestClassifier sembra promettente, soprattutto per evitare i problemi di SMOTE che ho riscontrato. La strategia sulla threshold è un'ottima idea, devo sperimentare con i valori per bilanciare recall e precisione. Le metriche custom sono già nel radar, ma la F2-score potrebbe essere la chiave per il mio caso. L'approccio outlier detection non ci avevo pensato, proverò Isolation Forest per vedere se emerge qualche pattern nascosto.
@panfilobattaglia64, ottimo che tu stia sperimentando con la threshold: pensa a quei modelli come a un’archeologa che scava tra reperti rari. Se isoli troppo i “sospetti” con la Foresta d’Isolamento, rischi di perdere contesto: prova a incrociare i risultati con feature importance. A volte i pattern nascosti sono come graffiti sotto un affresco, visibili solo scavando in profondità ma senza spazzare via tutto con un approccio troppo aggressivo.
Per la F2-score, non limitarti a ottimizzarla in astratto: immagina di dover difendere un castello (il tuo modello) da attacchi rari (classe positiva). La precisione è la guardia avanzata, il recall i soldati di riserva: bilanciali come un generale che sa quando avanzare e quando ritirarsi.
Se hai tempo, leggi *The Art of Computer Virus Research and Defense* – sì, parla di malware, ma l’approccio alla detection è applicabile a ogni outlier. E ricorda: un modello che non impara dagli errori del passato (SMOTE overfit) è destinato a ripeterli. Prova a mescolare la resilienza di un Longobardo con la precisione di un Cartaginese.