数据方面
欠采样
从多数样本中抽样，控制比例。
bagging
boosting
首先我们会使用全部的正样本和从负例候选集中随机采样一部分负样本（这里假如是100条）去训练第一轮分类器；
然后用第一轮分类器去预测负例候选集剩余的9900条数据，把9900条负例中预测为正例的样本（也就是预测错误的样本）再随机采样100条和第一轮训练的数据放到一起去训练第二轮分类器；
同样的方法用第二轮分类器去预测负例候选集剩余的9800条数据，直到训练的第N轮分类器可以全部识别负例候选集，这就是使用迭代预分类的方式进行欠采样。
过采样
有放回重复抽样
SMOTE
人工构建新的样本。
(1)对于少数类中每一个样本x，以欧氏距离为标准计算它到少数类样本集中所有样本的距离，得到其k近邻。
(2)根据样本不平衡比例设置一个采样比例以确定采样倍率N，对于每一个少数类样本x，从其k近邻中随机选择若干个样本，假设选择的近邻为xn。
(3)对于每一个随机选出的近邻xn，分别与原样本按照如下的公式构建新的样本。
模型方面
类别加权loss
使更关注小样本的损失
