2019-01-25
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样本标签分布不均匀怎么办？
在样本抽样的过程中，有时候会因为样本标签的分布不均匀影响模型的判断。
假使有1000个样本，分为2类（0,1）。
样本为0的标签为：950个，样本为1的标签为：50个。
这样的样本会因为样本标签为1 的数量过少而过度依赖导致过拟合。
所以采取的办法有2种：过采样和欠采样。
过采样：
样本为1的只有50个，将在样本为1 的数据邻近找去剩余的900个样本点补全。使得样本（0,1）的数量由（950,50）变为（950,950）。
欠采样：
样本为0的是950个，将在样本为0 的数据中抽取50个，使得样本（0,1）的数量由（950,50）变为 （50,50）
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