0 引言
我们在处理实际业务时，经常会遇到训练数据中不同类别样本比例差距过大的情况。例如银行贷款业务欺诈问题，我们要清楚银行贷款业务主要识别的就是具有一定风险的贷款客户，而实际样本中，大多数都是及时偿还的正样本，只有少数是未偿还的负样本，如果我们不做任何预处理，模型很可能因为正样本数量多，而把很多风险客户识别成正常客户，造成损失。所以首先要明确具体业务的根本要求。下面是我总结的解决办法，有什么问题希望大家指正，谢谢。
1 解决办法
下面负样本代表样本量少的类型，正样本代表样本量大的类型。
1）过采样和降采样
从字面就可以很好理解，过采样就是在负样本数量很少，几百或者几千的情况下，对负样本进行SMOTE处理，增加到一定的预定数量。
降采样就是在负样本数量达到模型的预计标准，几万或者几十万以上，而正样本在几百万以上，则选择对正样本进行随机抽样的方式，降低到一定的预定数量，平衡数据集。
2）使用不同的训练集，构建多个模型进行融合
例如负样本个数5000，正样本个数100000，将正样本随机抽取50000个，并且分成10等份，负样本与每一份正样本组成1:1的10个训练集，训练10个模型进行融合。
2 模型评估
对于不平衡数据集，训练的模型使用准确率评估模型，容易出现较大的问题。例如10000个样本中100个负样本9900个正样本，模型一个负样本没有识别出来，所有的样本都识别为正样本，准确率却为99%，所以根据业务需求，可以分别识别不同类别的样本识别准确率，或者使用F1值来评估模型。