机器学习中非平衡数据集的常用处理方法

不平衡数据集：

在分类等问题中，正负样本，或者各个类别的样本数目不一致。

：在人脸检测中，比如训练库有10万张人脸图像，其中9万没有包含人脸，1万包含人脸，这个数据集就是典型的不平衡数据集。
直观的影响就是，用这些不平衡的数据训练出来的模型，其预测结果偏向于训练数据中数据比较多的那一类，在人脸检测的例子中，就是检测器的检测结果大部分都偏向于没有检测到人脸图像。
另外一个不平衡数据集，就是信用卡欺诈交易，如果平均的抽取数据，则大部分的数据都是非欺诈交易，只有非常少的部分数据是欺诈交易

影响：不平衡的数据集上做训练和测试，其得到的准确率是虚高的，比如在不平衡数据中，正负样本的比例为9：1时，当它的精度为90%时，我们很有理由怀疑它将所有的类别都判断为数据多的那一类。

解决方法：8种

1.收集更多的数据：

好处：更够揭露数据类别的本质差别，增加样本少的数目以便后面的数据重采样。
（这个是最好的方法，但是一般比较难，通常处理的数据是难以收集的。）

2.尝试改变性能评价标准：

当数据不平衡时，准确度已经失去了它原有的意义，
可以参考的度量标准有：
1> 混淆矩阵CM
2>精度
3>召回率
4>F1 分数（权衡精度和召回率）
5>Kappa
6>ROC曲线

3.重采样数据：

1，拷贝一部分样本偏少的数据多分，已达到平衡（过采样）；
2，删除一部分样本偏多的数据，以使得达到平衡（欠采样）；
在实际中，过采样和欠采样都会使用的。
在测试中，如果样本总数比较多，可以用欠采样的数据进行测试，如果样本总数比较少，可以用过采样的数据进行测试；另外应该测试随机采样的数据和非随机采样的数据，同时，测试不同比例正负样本的数据。

4.生成合成数据：

最简单的是，随机采样样本数目比较少的属性，
另外一个比较出名的方法为：SMOTE
它是一种过采样的方法，它从样本比较少的类别中创建新的样本实例，一般，它从相近的几个样本中，随机的扰动一个特征，

5.使用不同的算法：

不要试图用一个方法解所有的问题，尝试一些其他不同的方法，比如决策树一般在不平衡数据集上表现的比较的好。

6.尝试惩罚模型:

意思就是添加新的惩罚项到cost函数中，以使得小样本的类别被判断错误的cost更大，迫使模型重视小样本的数据。
比如：带惩罚项的SVM

7.使用不同的视角：

不平衡的数据集，有专门的邻域和算法做这个，可以参考他们的做法和术语。
比如：异常检测。

8.尝试新的改进：

比如：1.把样本比较多的类别，分解为一些更多的小类别，
比如：原始我们想区分数字0和其它数字这二分类问题，我们可以把其它数字在分为9类，变成0–9的分类问题.

参考： 8 Tactics to Combat Imbalanced Classes in Your Machine Learning Dataset