数据分析不平衡数据如何处理

1.收集更大量的数据，本身策略没有问题，但是实际上很可能是再次收集后的数据依然不平衡，这种方法就是失去了效果。

2.改变性能指标：

根据混淆矩阵来计算预测率与召回率

使用F1-Measure，也就是精确率和召回率的调和均值。

使用kappa指标来评价系统

使用ROC曲线来评价系统

3.对数据集进行重复抽样

可以得到五五开样本的数据集，但是容易过抽样，导致系统拟合偏向小样本。但是总是比原来要好许多。

SMOTE (Synthetic Minority Over-Sampling Technique)技术来处理不平衡数据。