不平衡数据分类

1、不平衡数据集举例

• 网页中有很多广告，我们只会点击很少量我们感兴趣的广告。广告被点击  y=1  的样本要比 y=0的少很多。
• 信用卡欺诈，不会还款的只是少数
• 推荐系统，推荐的物品被购买的比例很低

2、解决方案

• 从数据的角度

数据不是不均衡嘛，通过抽样，让它变平衡就可以了。

• 从算法的角度

不改动数据，就不能只考虑 正确率，还需要添加别的评价指标。于是 考虑 不同误分类情况下，代价不一样（代价敏感的学习）。

以信用卡举例，将正例误认为负例，代价为1，而负例误认为正例，代价10，甚至100

3、抽样

         

【1】随机欠采样

（1）抽取部分。所以，容易造成信息缺失。解决：集成学习

（2）又分为 有放回、无放回采样。

【2】随机过采样

（1）将少数数据，成倍数的扩大。所以，它的缺点就是容易过拟合。

（2）解决方案：不要随机复制，而是“插值”来为少数类合成新的样本：SMOTE

4、代价敏感学习