無偏取樣：意味著真實樣本總體的類別比例在訓練集中得以保持。
在訓練集中正反例數目不同時，令
若再縮放（再平衡）：
再縮放思想雖然簡單，但是實際操作卻不平凡，主要因為無偏取樣的假設往往不成立，就是說我們未必能有效的基於訓練集觀測機率來推斷出真實機率。現有技術上大體上有三類做法：欠取樣（下取樣），過取樣（上取樣），閾值移動。
欠取樣：若隨機丟失反例，可能丟失一些重要資訊。代表性演算法easyensemble是利用整合學習機制，將多數類樣本劃分若干個集合供不同學習器使用，這樣對每個學習器來看都進行了欠取樣，但在全域性來看不會丟失資訊。
過取樣：不能簡單的對初始樣本進行重複取樣，否則會招致嚴重的過擬合。代表性演算法smote，對訓練集裡的樣本進行插值產生額外樣本。
閾值移動：直接基於原始訓練集進行學習，但在用訓練好的分類器進行**時，將式（1）嵌入決策過程中。
解決這類問題主要分重取樣、欠取樣、調整權值
機器學習之樣本不平衡
1.樣本不平衡導致什麼問題？在機器學習的分類問題中，以二分類為例，如果訓練集合的正例和負例的樣本不平衡，相差懸殊很大。比如針對這個不平衡的訓練結合運用邏輯回歸的時候，一般來說，邏輯回歸的閾值0 1，常取0.5，當樣本不平衡時，採用預設的分類閾值可能會導致輸出全部為反例，產生虛假的高準確度，導致分類失...
機器學習 不平衡資料集
不平衡資料集是指在解決分類問題時每個類別的樣本量不均衡的資料集。比如，在二分類中你有100個樣本其中80個樣本被標記為class 1,其餘20個被標記為class 2.這個資料集就是乙個不平衡資料集，class 1和class 2的樣本數量之比為4 1.不平衡資料集不僅存在於二分類問題而且存在於多分...
資料不平衡 機器學習
2.1 加權處理 2.2 過取樣 2.3 降取樣 2.1加權處理 加權的操作 1.遍歷每個樣本 2.如果樣本滿足某個要求，例如在不平衡的二分類問題中，如果樣本的標籤是1，那麼我們就將其權重設為w 1w 1 w1 如果樣本標籤為0，那麼我們將其權重設定為w 2w 2 w2 3.將樣本權重帶入模型進行訓...