1.过采样
（1）过采样方法通过增加少数类样本来提高少数类的分类性能，最简单的办法是简单复制少数类样本，缺点是可能导致过拟合，没有给少数类增加任何新的信息。
（2）SMOTE算法：设置向上采样的倍率为N，即对每个少数类样本都需要产生对应的N个少数类新样本；对少数类中的每一个样本x，搜索得到其k（通常取5）个少数类最近邻样本，并从中随机选择N个样本，记为y1,y2,…,yN（可能有重复值）；构造新的少数类样本rj=x+rand(0,1)∗(yj−x)，其中rand(0,1)表示区间(0,1)内的随机数。
2.欠采样
欠采样方法通过减少多数类样本来提高少数类的分类性能，最简单的方法是通过随机地去掉一些多数类样本来减小多数类的规模，缺点是会丢失多数类的一些重要信息，不能够充分利用已有的信息。
3.代价敏感方法
（1）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。
（2）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。
参考文献
1.https://www.52ml.net/16294.html
2.http://www.jianshu.com/p/3e8b9f2764c8