一、简述
训练机器学习模型或神经网络时，如果希望得到表现良好的模型，那么对于数据集的深入了解则至关重要。
举一个例子：如果我们要在马和驴子之间进行分类，包含马匹的照片中有雪，而包含驴子的照片中没有雪。模型就很可能会学会根据雪的存在进行分类。这偏离了我们的预期。
另外，如果数据集不平衡，很可能也难以训练出一个表现良好的模型。如果有两个类别，那么显而易见平衡的数据意味着每个类各占50%的数量。
假设我们有一个数据集分两个类别，其中一个类别a有3000条数据，而另一个类别b只有300条数据。那么模型可能会学习以下行为：简单地将a作为预测的输出，因为这样输出准确率也非常高了。
这种不平衡的数据集十分常见，比如在很多工业缺陷检测场景中，某些罕见的缺陷很难收集但又很重要，不平衡的数据集就产生了。为了解决问题然后拿到薪水，所以我们需要对于这种不平衡的数据集进行处理。
二、数据处理
我们可以通过多种方式处理不平衡的数据集：
随机欠采样：从原始数据集中抽取一个子集，确保每个类的数量相等，丢弃了许多大量的类样本。
import pandas as pd
# Read CSV
df = pd.read_csv('./data.csv')
# Count samples per class
classes_zero = df[df['Response'] == 0]
classes_one = df[df['Response'] == 1]
# Print sizes
print(f'Class 0: {len(cla