Question

如何处理机器学习中的不平衡分类问题

Answer 1

1. 考虑对大类下的样本（超过1万、十万甚至更多）进行欠采样，即删除部分样本；
2. 考虑对小类下的样本（不足1为甚至更少）进行过采样，即添加部分样本的副本；
3. 考虑尝试随机采样与非随机采样两种采样方法；
4. 考虑对各类别尝试不同的采样比例，比一定是1:1，有时候1:1反而不好，因为与现实情况相差甚远；
5. 考虑同时使用过采样与欠采样；
6. 尝试产生人工数据样本 。