引言
在分类问题中正负样本比例不平衡是很常见的问题，例如在预测CVR的时候，会有大量的负例，但是正例的数目缺不多，正负样本比例严重失衡。这是一个值得思考的问题。
解决思路
首先我们需要思考的是我们可否通过扩大数据集，得到更多的比例较小的样本，使新的训练集样本分布较为均衡，如果可行的话，那么这种方法值得我们考虑。
若不可行的话，可以试着从如下两个角度出发考虑：
- 数据的角度
- 算法/模型的角度
数据的角度
故名思议，从数据的角度出发就是，想办法使得数据的比例较为均衡，可以做的是对数据进行采样。
- 欠采样
- 过采样
欠采样和过采样都是随机采样，欠采样选择少量的多数类样本与少数类样本构成新的训练样本，但是若少数类样本确实太少的话，不建议使用这种方法，虽然使得样本整体的比较均衡，但是会由于样本数太少会导数信息缺失，让某些特征的不能很好的表现出来，使得欠拟合。过采样相反，是在少数类样本中做随机采样，扩大少类样本的数量，但是由于数据量的提升使得训练过程的计算量增加，也可能导致过拟合问题。
EasyEnsemble算法
考虑到欠采样可能导致信息缺失的缺点，我们提出了一种集成学习的方法–EasyEnsemble算法
算法原理：
从多数类中有放回的随机采样 n 次,每次选取与少数类数目近似的样本，那么可以得到 n 个样本集合记作 {S1,S2,...,Sn} ,然后其中的每一份与少数类样本结合组成 n 训练样本 {D1,D2,...,Dn} ,然后再每一个训练集上得到一个模型，最后取这 n 个模型的均值
SMOTE算法
考虑到过采样可能导致过拟合的缺点，提出了一种合成少数类过采样技术—SMOTE算法
算法的原理：
对少数类的样本做KNN算法，求出他的K近邻为 Sknn ，然后从这K个邻居中选择若干样本，若少数类的样本为 x ，从K近邻中选择的样本为， x′
xnew=x+rand(0,1)∗(x′−x)
注意点：
- 求KNN的时候是对全集 S 上求而并不是仅选出 x 在少数类集的K近邻。
- x 应该选少数类边界上的一些数据，即 K2<S∩Sknn<K
其他的一些方法
- 换一种思路，将少数类样本看成异常，将其转换成一个异常检测的问题，异常检测
算法的角度
- 重构训练集的方法。不改变已有算法，而是根据样本的不同错分代价给训练集中的每一个样本赋一个权值，接着按权重对原始样本集进行重构。
- 引入代价敏感因子，设计出代价敏感的分类算法。通常对小样本赋予较高的代价，大样本赋予较小的代价，期望以此来平衡样本之间的数目差异。
数据不平衡情况下的评估指标
在数据不均衡情况下我们如果参考准确率，和召回率的话不能很好的衡量模型的性能。
我们可以参考一下几个指标:
- AUC – 链接
- F值
总结
这其实都是一些方法论的东西，具体的选择哪一种方法，还要依据实际的情况来定，希望能够活学活用。
