[机器学习]试试Kaggle大牛们常用的方法——对抗验证

交叉验证（Cross Validation）是常用的一种用来评估模型效果的方法。

当样本分布发生变化时，交叉验证无法准确评估模型在测试集上的效果，这导致模型在测试集上的效果远低于训练集。

通过本文，你将通过一个kaggle的比赛实例了解到，样本分布变化如何影响建模，如何通过对抗验证辨别样本的分布变化，以及有哪些应对方法。

本篇文章完整代码: https://github.com/Qiuyan918/Adversarial_Validation_Case_Study/blob/master/Adversarial_Validation.ipynb

1 什么是「样本分布变化」？

在真实的业务场景中，我们经常会遇到「样本分布变化」的问题。

主要体现在训练集和测试集的分布存在的差异。比如，在化妆品或者医美市场，男性的比例越来越多。基于过去的数据构建的模型，渐渐不适用于现在。

2 为什么「样本分布变化」的时候，交叉验证不适用？

当我们要做一个模型，来预测人们在超市的消费习惯。

我们的训练样本主要是18岁至25岁的年轻人构成，而测试样本主要是70岁以上的老人组成。这时样本分布就发生了变化。

这种情况下，使用交叉验证，无法准确评估模型的效果。原因是，交叉验证的验证集和测试集不够相似。

交叉验证中，每一折的验证集都是从训练集随机抽取的。随机抽取的验证集的分布和整体的训练集是相同的，也就意味着每一折的验证集都和测试集的分布存在较大的差异。

所以在样本分布变化时，通过交叉验证的方式构建的模型，在测试集上的表现，相较于训练集，通常会打折扣。稍后我们会通过一个实例来确认这一点。

3 什么是对抗验证（Adversarial Validation）？

对抗验证（Adversarial Validation），并不是一种评估模型效果的方法，而是一种用来确认训练集和测试集的分布是否变化的方法。

它的本质是构造一个分类模型，来预测样本是训练集或测试集的概率。

如果这个模型的效果不错（通常来说AUC在0.7以上），那么可以说明我们的训练集和测试集存在较大的差异。

仍然以「预测人们在超市的消费习惯」为例。因为训练集主要是18岁-25岁的年轻人，测试集主要是70岁以上的老人，那么通过「年龄」，我们就能够很好的区分出训练集和测试集。

图2 分类器通过「年龄」可以轻松区分训练集和测试集

具体步骤：

1. 定义y：样本是train还是test。
2. 将 Train 和 Test 合成一个数据集
3. 构造一个模型，拟合新定义的y
4. 观察模型效果：如果模型的AUC超过0.7，说明了 Train 和 Test 的分布存在较大的差异

# 定义新的Y
df_train['Is_Test'] = 0
df_test['Is_Test'] = 1

# 将 Train 和 Test 合成一个数据集。
df_adv = pd.concat([df_train, df_test])

4 分布变化时，有哪些优于交叉验证的方法？

4.1 人工划分验证集

人工划分验证集，需要我们对数据有充分的了解。

因为这次比赛的数据是根据时间划分的，所以我的验证集同样可以根据时间划分。

如果我们不清楚训练集和测试集如何划分，可以采用后面两种方法。

# 将样本根据时间排序
df_train = df_train.sort_values('Date').reset_index(drop=True)
df_train.drop(['Date'], axis=1, inplace=True)

# 前80%的样本作为训练集，后20%的样本作为验证集
df_validation_1 = df_train.iloc[int(0.8 * len(df_train)):, ]
df_train_1 = df_train.iloc[:int(0.8 * len(df_train)), ]

4.2 和测试集最相似的样本作为验证集

如果对数据没有充分了解，如何找到训练集中，和测试集分布最相似的样本呢？

这就会用到我们做对抗验证时，模型预测样本是测试集的概率。概率越高，则说明和测试集越相似。

# 通过抗验证中的模型，得到各个样本属于测试集的概率
model_adv.fit(df_adv.drop('Is_Test', axis=1), df_adv.loc[:, 'Is_Test'])
preds_adv = model_adv.predict_proba(df_adv.drop('Is_Test', axis=1))[:, 1]

# 只需要训练样本的概率
df_train_copy = df_train.copy()
df_train_copy['is_test_prob'] = preds_adv[:len(df_train)]

# 根据概率排序
df_train_copy = df_train_copy.sort_values('is_test_prob').reset_index(drop=True)

# 将概率最大的20%作为验证集
df_validation_2 = df_train_copy.iloc[int(0.8 * len(df_train)):, ]
df_train_2 = df_train_copy.iloc[:int(0.8 * len(df_train)), ]

4.3 有权重的交叉验证

不仅可以用对抗验证中，样本是测试集的概率来划分验证集，也可以将这个概率作为样本的权重。

概率越高，和测试集就越相似，权重就越高。这样，我们就可以做有权重的交叉验证。

# 生成lightgbm的数据格式，赋予各个样本权重
train_set = lgb.Dataset(
            df_train.drop('HasDetections', axis=1),
            label=df_train.loc[:, 'HasDetections'], weight=preds_adv[:len(df_train)])

5 实例

5.1 用到的数据

图3 微软恶意软件比赛

这里用到的数据来自Kaggle上的微软恶意软件比赛。

因为这次比赛的 Train 和 Test 是根据时间划分的，所以Train 和 Test 的分布非常不同，很具有代表性。

通过对该数据做对抗验证，我们发现模型的AUC达到了0.99。说明本次比赛的训练集和测试集的样本分布存在较大的差异。

5.2 对比各种方法的效果

分别使用上述提到的总共4种方法，我们来对比一下四种方法的效果，如下表：

使用交叉验证时，验证集AUC和测试集AUC的差值是最大的，远高于其他方式。说明在样本分布发生变化时，交叉验证不能够准确评估模型在测试集上的效果。

5.3 为什么评价方式是差值，而不是测试集AUC？

有人可能会提到，哪种方法在测试集上的AUC最高，哪种方法就更好，不是吗？

需要注意的是，本文讨论的不是“提升”模型效果的方法，而是“评估”模型效果的方法。

具体来说，虽然目前看来，比如交叉验证在测试集上的AUC，略高于有权重的交叉验证。

但是，当前的模型只是一个很基础的模型（Baseline Model），没有做任何的变量筛选，特征工程，以及模型调参。

由于所有的优化模型的决定，都将基于验证集，而交叉验证无法准确评估模型在测试集上的效果，这将导致很多优化模型的决定是错误的。

只有在有一个可靠的验证集的情况下，提升模型在验证集上效果的方法，我们才有信心认为，它也可以提升在测试集上的表现。

另外，从本次比赛的结果，我们也可以发现，最终排名很好的参赛者，都没有使用交叉验证。

6 结论

在样本分布发生变化时，交叉验证不能够准确评估模型在测试集上的效果。

这里建议采用其他方式：

• 人工划分验证集
• 和测试集最相似的样本作为验证集
• 有权重的交叉验证

最后

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