解决方式两种：1.过采样 over-sampling 2.欠采样
过采样：增加样本中少数类样本的数量
经典的方法 1. 复制少数样本 2.在少数样本中加入随机噪声，干扰数据通过一定的规则生成一定的样本。
下采样：减少多数样本的数量
方法：随机的去掉多数类样本，知道多数样本和少数样本相同
机器学习 如何应对一个数据分布及不平衡的二分类问题 正负样本比例100000:1
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