机器学习之欠采样和过采样

过采样和欠采样是处理非平衡分类问题时的常用手段。

拿二元分类为例，如果训练集中阳性样本有1000个，阴性样本有10万个，两者比例为1：100严重失衡。为了一些模型的性能考虑，我们需要进行一些处理使得两者的比例尽可能接近。

过采样：对少的一类进行重复选择，比如我们对1000个阳性样本进行有放回的抽样，抽5万次（当然其中有很多重复的样本），现在两类的比例就变成了1：2，比较平衡。

欠采样：对多的一类进行少量随机选择，比如我们对10万个阴性样本进行随机选择，抽中2000个（当然原样本中很多样本未被选中），现在两类的比例就变成了1：2，比较平衡。

SMOTE：SMOTE算法的基本思想就是对少数类别样本进行分析和模拟，并将人工模拟的新样本添加到数据集中，进而使原始数据中的类别不再严重失衡。该算法的模拟过程采用了KNN技术。

关于SMOTE：
https://blog.csdn.net/weixin_36431280/article/details/82560988