處理不平衡資料我們可以採用欠（下）取樣和過（上）取樣的方法。
欠（下）取樣：就是從資料量較多那類樣本中，隨機選出與資料較少那類樣本數量相同的樣本，最終組成正負樣本數量相同的樣本集。
過（上）取樣：對樣本中數量較少的那類樣本生成演算法補齊，使之達到與較多那類樣本相匹配的數量，如smoto演算法。合成新樣本的策略是對每個少數類樣本a，從它的最近鄰中隨機選乙個樣本b，然後在a,b之間的連線上隨機選一點作為新合成的少數類樣本。
（4）重複步驟（1）、（2）和（3），通過迭代少數類別中的每乙個樣本x
ix_i
xi，最終將原始的少數類別樣本量擴大為理想的比例。
smote演算法的python實現如下：
本文參考：
不平衡資料處理
在做實驗中遇到了非平衡資料集，導致實驗結果很憂傷，資料類別不均對模型訓練有挺大影響，尤其是在類別極度不均的時候。目前還沒有很好的解決方法，還處於查詢資料，比著葫蘆找葫蘆的過程中，記錄一下，或許能有所啟發。對於不平衡資料，其實類別精度 precise 和召回率 recall 或者是準確率 accura...
類別不平衡資料的處理
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深度學習 處理不平衡資料的方法
以二分類問題為例，假設我們的資料集是s，資料集中的多數類為s maj，少數類為s min，通常情況下把多數類樣本的比例為100 1,1000 1，甚至是10000 1，這種情況下為不平衡資料，不平衡資料的學習即需要在如此分布不均勻的資料集中學習到有用的資訊。問題 不均衡的資料理解 起來很簡單,永遠都...