处理不平衡数据的策略

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　　　　在机器学习中，我们在使用模型训练数据时，时常会遇到一个问题，那就是数据不平衡，而且可能是极其不平衡。比如电商中的购买与否，金融欺诈等这种二分类中，往往数　　据不仅稀疏且还极不平衡，可能其中某一类数据过多。很多模型对于处理这种不平衡数据来説是非常敏感的，往往造成效果不好。

　　那么在进行模型训练前，我们会做一起数据处理或改进模型的过程，怎么去缓解这种不平衡数据造成的后果。通过有以下方法：

1. 欠采样：这种方法认为多数类的数据中存在冗余，所以从多数类中进行欠采样，即从中选择一部分数据和少数类一起构成训练集。注意这里并没有使用所有数据，可能会造成丢失众多信息。
2. 过采样：针对少数类进行有放回的自助法抽取更多的数据，以实现过采样，并和多数类一起构成训练集。
3. 加权：对多数类和少数类的权重参数进行不同的加权。或者修改损失函数，但由于模型往往很复杂，难以对算法本身做修改。
4. 生成数据：过采样往往有很多重复的样本，数据单一，模型学习能力不足。所以通过构造与现有样本相似的新样本，使模型能够学习更多的数据分布。数据生成方法很多，其中常见的比如

• • 　　smote方法生成数据见https://www.cnblogs.com/little-horse/p/11241168.html以及spark实现smote https://github.com/jiangnanboy/spark-smote/blob/master/spark%20smote.txt。
  • 　　深度学习中的自编码也可以用于数据的生成。自编码是根据已有数据来进行生成。

• • 　　深度学习中的生成对抗网也可以用于用数据生成。不过这个数据生成根据概率生成。不断的进行生成和判别。

　　 5.总而言之：

　　分类在不平衡数据的训练中会出现问题

　　要不采样，要不生成。尽量保留正确的类别样本，因为它更具有价值。

　　还有在评估时，有的评估指标对不平衡数据是很敏感的。而auc通常对于不平衡数据的评估有较好的健强性。

处理不平衡数据的策略

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