想象一下，假如今天是你作为数据分析师入职的第一天，老板交给你一个数据分析任务：通过公司已经有的信用卡用户和交易信息，预测用户未来是否会逾期还款。
这个问题看似简单，实则隐藏了一个非常大的坑：据粗略估计，全国的信用卡平均不良率只有不到1%，也就是说，银行贷出100万，可能只有1万没有办法正常收回，这样，如果你拿到一个信用卡还款数据集，很大可能是这个数据集里有99%的正样本，1%的负样本，在预测的时候可能模型对于负样本的特征表现并不敏感。
同样的，这样的场景还有：检测某平台所有交易订单中的欺诈订单（毕竟大多数用户都是正常交易的老实人）、检测银行中的洗钱交易、预测大型企业客户的流失等等。
我们常说的类别不平衡问题，就是数据集中存在某一类样本，其数量远多于或远少于其他类样本，从而导致一些机器学习模型失效的问题。
对于这种情况，在机器学习界，只要祭出三板斧，就可以解决绝大部分的数据不平衡问题，让你的模型所向披靡，预测能力取得一个质的飞跃。这三板斧分别是：过采样（欠采样)、对不同类样本设置不同的惩罚权重、集成学习中的bagging方法。下面，我们首先学习第一大绝招：过采样（欠采样)的原理和实现。
无论是过采样还是欠采样，无非就是两种思路：一是补，给样本量少的那个类别增加样本量；二是删，删掉一部分样本量多的类别。最终达到每个类别的样本数量平衡的目的。
一、过采样（over-sampling）
又称上采样。过采样继承了“补”的思路，通过增加分类中少数类样本的数量来实现样本均衡。过采样最直接的方法就是将少数类的样本多复制几份。但是这种方法的缺点是：如果样本特征太少，这些重复的样本就可能导致过拟合的问题。一般情况下，我们不是简单复制几份，而是在复制的同时加一些随机噪声、干扰数据等，防止模型过拟合。
另一种解决方法就是通过特定的算法合成新的样本。
其实这些算法执行流程并没有那么难理解，算法实现起来也并不是很难。以典型的过采样算法smote算法为例，算法流程如下：
假设有两个class：class1 和 class2 ，其中class1样本数少。
步骤1：从class1中随机选择一个点C，找到该点的K个邻居
步骤2：从K个邻居中随机选择一个点C_ne
步骤3：连接C与C1，在C与C_ne的连线上生成新的点C_new
步骤4：重复1-4 M步骤，可构造M个点
在Python中，处理样本不均衡问题我们需要用到一个包：imbalanced-learn。
首先，安装这个包：pip install imbalanced-learn
我们先用 https://zhuanlan.zhihu.com/p/95412564 中讲的生成数据集的方法生成一个正负样本量不均衡的数据集。
from sklearn import datasets
# 生成
X,Y = datasets.make_classification(n_samples = 20,
n_features = 4,
n_classes = 2,
weights = [0.3,0.7])
print(X)
print(Y)
输出结果如下：
[[ 1.21706083 1.12986 1.2998324 1.15376352] [ 1.17533636 -1.29561194 -0.28954016 1.00276647] [ 1.50145008 -0.06476093 0.65946499 1.35525496] [-0.69105133 -1.72583842 -1.4398602 -0.70573952] [ 0.52003318 -0.53992062 -0.10653626 0.44523502] [-1.2449438 1.44815687 0.35575841 -1.05861377] [-0.69626765 0.51388754 0.00736094 -0.60588014] [ 0.28817084 2.14562256 1.52336461 0.36087658] [-0.60796446 -0.04013406 -0.30997876 -0.55186576] [-1.50124558 2.42594496 0.86890189 -1.24482048] [ 0.4807009 -0.150123 0.12738589 0.42785389] [ 1.61349955 -1.76329405 -0.38756462 1.37731124] [ 1.52055699 1.23124411 1.50722703 1.43305357] [ 0.18461106 -0.67446852 -0.35030985 0.13551482] [ 1.10954433 1.00010374 1.16562311 1.05044065] [ 0.96242505 2.41142144 2.01037078 0.98324786] [-0.93460516 -1.2828331 -1.2668987 -0.90538419] [ 0.74531935 1.24987676 1.15714557 0.73260898] [ 0.65228896 -0.50904671 -0.02477175 0.56632109] [-0.06905236 -0.20338623 -0.16389815 -0.07196445]]
[1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1]
可以看到生成的标签中，0标签和1标签的比例是3：7。
我们以SMOTE算法作为过采样算法对不均衡样本进行处理：
from imblearn.over_sampling import SMOTE # 导入过采样处理库SMOTE
# 使用SMOTE方法进行过采样处理
smote = SMOTE() # 建立SMOTE模型对象
X_new, Y_new = smote.fit_sample(X, Y) # 输入数据并作过采样处理
print('Y_new:',Y_new)
print('Y_new长度:',len(Y_new))
输出如下：
Y_new: [1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0]
Y_new长度: 28
可以看到，算法补充了8个0样本，使得0、1类别的比例变成了1：1
除此之外，还有这些过采样函数可以调用：
- over_sampling.ADASYN()
- over_sampling.KMeansSMOTE()
- over_sampling.RandomOverSampler()
- over_sampling.SMOTE()
- over_sampling.SMOTENC()
- over_sampling.SVMSMOTE()
二、欠采样
又称下采样（under-sampling），这是继承了“删”的思路，通过删掉一部分多类样本的数量来实现样本均衡，最直接的方法是随机去掉一些多数类样本来减小多数类的规模。这样做的缺点也很明显，可能删得太过分，把数量多的类别的样本中一些重要的信息也删除掉。
当然，为了避免这种情况，我们也可以采用一些成熟的欠采样算法，我们以RandomUnderSampler为例。
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler # 导入欠采样处理库Random UnderSampler
# 使用RandomUnderSampler方法进行欠采样处理
RandomUnderSampler = RandomUnderSampler() # 建立RandomUnderSampler模型对象
X_new, Y_new = RandomUnderSampler.fit_sample(X,Y) # 输入数据并进行欠采样处理
print('Y_new:',Y_new)
print('Y_new长度:',len(Y_new))
输出如下：
Y_new: [0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1]
Y_new长度: 12
可以看到，算法舍弃了8个1样本，使得0、1类别得比例变成1：1。
不管是欠采样还是过采样，如果想自己决定采样数量，可以添加这个参数：sampling_strategy = {类别:个数}：每个类别得采样个数（在0.6版本以前是ratio参数）。
还有这些欠采样函数可以调用：
- under_sampling.CondensedNearestNeighbour()
- under_sampling.EditedNearestNeighbours()
- under_sampling.RepeatedEditedNearestNeighbours()
- under_sampling.AllKNN()
- under_sampling.InstanceHardnessThreshold()
- under_sampling.NearMiss()
- under_sampling.NeighbourhoodCleaningRule()
- under_sampling.OneSidedSelection()
- under_sampling.RandomUnderSampler()
- under_sampling.TomekLinks()
总体上，过采样和欠采样更适合大数据分布不均衡的情况，尤其是过采样方法，应用极为广泛。
三、扩展阅读
imbalanced-learn文档链接：https://imbalanced-learn.readthedocs.io/en/stable/api.html