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当我的样本数据不平衡的时候我的建模流程是什么样的？

学生：

那当样本不平衡的时候，我是先要划分训练集测试集，然后清洗训练集，再用训练集清洗测试集，然后再把训练集和测试集合并，再用smote方法，最后重新划分训练集和测试集，是这个流程吗？

老师：

第一步：把数据拆分成训练集和测试集合
第二步：对训练集数据进行清洗整理
第三步：查看清洗后的数据是否为平衡数据，
如果不平衡需要用什么方法（过采样或者欠采样）将数据变为平衡数据
第四步：用上一步整理好的平衡数据进行建模
第五步：对测试集数据进行清洗整理（参考训练集数据的清洗过程，但可能会略有不同），
注意不需要对测试数据进行平衡处理的，这点一定要注意
第六步：用第四部建立的模型对第5步处理好的测试数据进行预测

学生：

恍然大悟