最近在做的项目的数据集里的数据分布非常不平衡，虽然是简单的二分类任务，但是两类数据的比例相差有两个数量级。实现的代码里大多数没有针对这个问题做专门的处理，只是在预测时简单的调小了阈值。因此查了一些解决数据分布不平衡的方法，在这里先总结一下，后面会单独挑出一些方法实现，并针对相应的代码和效果在写一篇文章。
1.重新采样训练集
可以使用不同的数据集。有两种方法使不平衡的数据集来建立一个平衡的数据集——欠采样和过采样。
1.1 欠采样
欠采样是通过减少丰富类的大小来平衡数据集，当数据量足够时就该使用此方法。通过保存所有稀有类样本，并在丰富类别中随机选择与稀有类别样本相等数量的样本，可以检索平衡的新数据集以进一步建模。
1.2. 过采样
相反，当数据量不足时就应该使用过采样，它尝试通过增加稀有样本的数量来平衡数据集，而不是去除丰富类别的样本的数量。通过使用重复、自举或合成少数类过采样等方法（SMOTE）来生成新的稀有样品。
注意到欠采样和过采样这两种方法相比而言，都没有绝对的优势。这两种方法的应用取决于它适用的用例和数据集本身。另外将过采样和欠采样结合起来使用也是成功的。
随机采样最大的优点是简单，但缺点也很明显。上采样后的数据集中会反复出现一些样本，训练出来的模型会有一定的过拟合；而下采样的缺点显而易见，那就是最终的训练集丢失了数据，模型只学到了总体模式的一部分。
2.组合不同的重采样数据集
成功泛化模型的最简单方法是使用更多的数据，问题是像逻辑回归或随机森林这样开箱即用的分类器，倾向于通过舍去稀有类来泛化模型。一个简单的最佳实践是建立n个模型，每个模型使用稀有类别的所有样本和丰富类别的n个不同样本。假设想要合并10个模型，那么将保留例如1000例稀有类别，并随机抽取10000例丰富类别。然后，只需将10000个案例分成10块，并训练10个不同的模型。
方法2可以很好地将稀有类别和丰富类别之间的比例进行微调，最好的比例在很大程度上取决于所使用的数据和模型。但是，不是在整体中以相同的比例训练所有模型，所以值得尝试合并不同的比例。如果10个模型被训练，有一个模型比例为1：1（稀有：丰富）和另一个1：3甚至是2：1的模型都是有意义的。一个类别获得的权重依赖于使用的模型。
3.转化为一分类问题
对于二分类问题，如果正负样本分布比例极不平衡，我们可以换一个完全不同的角度来看待问题：把它看做一分类（One Class Learning）或异常检测（Novelty Detection）问题。这类方法的重点不在于捕捉类间的差别，而是为其中一类进行建模，经典的工作包括One-class SVM等，如下图所示：
One Class SVM 是指你的训练数据只有一类正（或者负）样本的数据， 而没有另外的一类。在这时，你需要学习的实际上你训练数据的边界。而这时不能使用最大化软边缘了，因为你没有两类的数据。 所以呢，在这边文章中，“Estimating the support of a high-dimensional distribution”， Sch?lkopf 假设最好的边缘要远离特征空间中的原点。左边是在原始空间中的边界，可以看到有很多的边界都符合要求，但是比较靠谱的是找一个比较紧的边界（红色的）。这个目标转换到特征空间就是找一个离原点比较远的边界，同样是红色的直线。当然这些约束条件都是人为加上去的，你可以按照你自己的需要采取相应的约束条件。比如让你data 的中心离原点最远。
说明：对于正负样本极不均匀的问题，使用异常检测，或者一分类问题，也是一个思路。
4.多模型Bagging
上面所介绍的方法都是从数据的角度出发的，虽然可以选出合适的样本，但是不能保证鲁棒性，因为他们依赖于样本。
所以换一个角度，从模型方面下手，可以考虑使用多模型bagging。bagging算法是集成学习的一种，与boosting算法并列。boosting算法各个弱学习器之间是有依赖关系的，而bagging算法各个学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。bagging的原理可以用下面这张图表示：
bagging算法的特点在于随机采样(bootsrap)，也就是有放回的采样。对于Bagging算法，一般会随机采集和训练集样本数m一样个数的样本。这样得到的采样集和训练集样本的个数相同，但是样本内容不同。如果我们对有m个样本训练集做T次的随机采样，则由于随机性，T个采样集各不相同。数学方法可以证明，随机采样的方法中，大约有36.8%的数据不会被采样到，，这部分数据可以用来检测模型的泛化能力。
注意到这和GBDT的子采样是不同的。GBDT的子采样是无放回采样，而Bagging的子采样是放回采样。
bagging对于弱学习器没有限制，这和Adaboost一样。但是最常用的一般也是决策树和神经网络。使用决策树的bagging算法就是随机森林了。
5. XGBoost
上面说到了bagging算法，与之平行的boosting算法中的XGBoost本身的设计可以很好的针对不平衡数据。并且现在的XGBoost实现的接口有专门的参数来控制处理不平衡数据。可以一试。
6. 转化为无监督学习的聚类，后使用监督学习的分类方法
首先，我们可以对具有大量样本的丰富类进行聚类操作。假设我们使用的方法是 K-Means聚类算法 。此时，我们可以选择K值为稀有类中的数据样本的个数，并将聚类后的中心点以及相应的聚类中心当做富类样本的代表样例，类标与富类类标一致。
经过上述步骤的聚类操作，我们对富类训练样本进行了筛选，接下来我们就可以将相等样本数的K个正负样本进行有监督训练。
7. 已有算法–SMOTE，EasyEnsemble和BalanceCascade
在知乎上看到一个回答，他的数据比例也是两个数量级的差距，他使用的EasyEnsemble效果很好。
这几篇文章是关于这三个算法的：
http://www.cnblogs.com/ljygoodgoodstudydaydayup/p/6485152.html
https://blog.csdn.net/u011414200/article/details/50664266
https://blog.csdn.net/march_on/article/details/48650237
https://zhuanlan.zhihu.com/p/36381828
接下来说说做的项目数据不平衡的问题。
项目中的数据是二类的，两种类型的数据相差两个数量级，训练集中一个是八万左右，另一个是一百多万。测试集中两者数量无法获知。
不采用上面介绍的方法进行数据平衡的情况下，（训练集按9:1分为训练集和验证集），最佳阈值在0.3左右，各模型的accuracy在90%左右，f1值在0.65左右。训练集上也查不多，只比验证集低一点。
为了处理不平衡的问题，我先用了最简单的方法，就是同时欠采样和过采样。为了将正例和负例平衡到统一的数量级，对负例以0.8的比例降采样，对正例以3倍数量过采样。在将训练集按9:1分为训练集和验证集。这时候的验证集上的结果有了很大的提升，f1值直接提升到了0.9左右，阈值向右靠到了0.45。但是在测试集上，效果却大大下降了（具体是多少我忘记记了。。但差的挺大的）。
跟同学讨论了一下，觉得可能是测试集的数据与原始训练集的数据分布应该是一样的，就是都是不平衡的一个分布，如果在训练集更改了数据的分布，那么训练出来的模型拟合的就是平衡的数据分布，在去预测测试集的不平衡数据的时候，就会有较大差距了。如果是这样的话，不对数据进行平衡处理才是正确的做法。。所以后面我就没有再对数据用上面的方法进行平衡处理了。。
参考文献：
https://www.leiphone.com/news/201706/dTRE5ow9qBVLkZSY.html
https://www.cnblogs.com/pinard/p/6131423.html
https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn