類別不平衡：分類任務中不同類別的訓練樣例數目差別很大，會對學習過程造成困擾。
假定正類樣例少，反類樣例多。
一、再縮放
在logstic回歸分類模型中，輸出的y值實際上與乙個閾值進行比較，當y>0.5時，判斷為正例，否則為反例。由於y>0,所以y實際上表示的是**結果為正例的可能性。
1.當正反例個數相同時：若y
1−y>1，
則判斷為
正例。反
之為反例
； 2.當正反例個數不同，正例m^+，反例m^-，觀測機率：m+
m−，設訓練集是真實樣本中的無偏取樣（訓練集的類別比例=真實樣本總體類別比例），則：若y
1−y>m+
m−，則
**為正
例。對**值進行調整： y′
1−y′
=y1−
y∗m+
m−>1⋅
⋅⋅⋅⋅
⋅⋅⋅@
，則**
為正例
實際上訓練集無法做到無偏取樣。。。因此無法基於觀測機率來推出真實機率，常用的技術有三類：
欠取樣
除去一些反例，使得正反例的數目相同
過取樣
增加一些正例數目，使得兩類的數目相同
閾值移動
基於原始訓練集進行學習，但用訓練好的分類器進行學習的時候，將公式@嵌入到決策過程中。
三類技術特點：
+欠取樣開銷小於過取樣；
+過取樣不能簡單的對初始樣本重複取樣，易導致過擬合現象；
+過取樣代表性演算法smote；欠取樣代表演算法easyensemble
類別不平衡問題
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資料集類別不平衡問題
類別不平衡問題指分類任務中不同類別的訓練樣本數目差別很大的情況。一般來說，不平衡樣本會導致訓練模型側重樣本數目較多的類別，而 輕視 樣本數目較少類別，這樣模型在測試資料上的泛化能力就會受到影響。乙個例子，訓練集中有99個正例樣本，1個負例樣本。在不考慮樣本不平衡的很多情況下，學習演算法會使分類器放棄...