样本不平衡问题：数据集中，每个类别下的样本数目相差很大。以下以二分类问题为例进行讨论：
图示：坏样本占比：0.17%（ 492（坏样本） ： 284315（好样本））
理想的样本应该是50：50，但现实中某些场景就是非平衡数据，如金融领域（一般来说，好客户的样本要远远大于坏客户！）
解决方法总结：
一、数据上处理
二、权重设置
三、集成的思想
四、转化成异常检测问题
五、利用深度学习：自编码器.
六、确定适合样本不平衡问题的评价指标
一、数据上处理：
1.数据源：
搜集更多的数据来使数据达到平衡，但是一般出现样本不平衡问题，就是不太可能以一种简单的方法获取到更多的样本
（在金融领域，可以思考坏用户的定义是否过于严格）
2.数据增广：
目前数据增广主要应用于图像领域，主要包括：水平/垂直翻转，旋转，缩放，裁剪，剪切，平移，对比度，色彩抖动，噪声等
3.欠采样：
随机欠采样：随机去除多数类一些的样本
缺点：会造成信息缺少 or 最后模型的欠拟合
4.过采样：
4.1 随机过采样：随机增加少数类的一些样本
缺点：因为随机过采样是简单的对初始样本进行复制采样，这就使得学习器学得的规则过于具体化，不利于学习器的泛化性能，造成过拟合。
4.2 SMOTE：在随机过采样上进行了改进，利用了K近邻的思想
二、权重设置：
1.设置类别权重：class_weight
2.设置样本权重：sample_weight
三、集成的思想：
1.采用boosting的集成算法：XGB，LGB等（对不平衡数据处理效果较好的模型）
2.模型融合：投票法
利用gbdt/lgb/xgb分别对正负样本按比例（1:2 1:5 1:10）进行训练，然后根据AUC分数的比例得到了三者的比例，最后进行投票得到最终模型
四、转化成异常检测问题：
在样本极度不平衡的情况下，换一个完全不同的角度来看待问题，可以把它看成异常检测问题
利用用异常检测算法（IF、LOF、OneClassSVM）建立一个单类分类器，检测异常点（少数类）。
五、利用深度学习：自编码器
利用AutoEncoder进行特征的抽取，再将抽取的特征送入分类器（LR）
六、确定适合样本不平衡问题的评价指标：
ROC，AUC，F1_score