什么是样本不均衡问题？如何解决

何为样本不均衡：
样本分布不均衡就是指样本差异非常大，例如共1000条数据样本的数据集中，其中占有10条样本分类，其特征无论如何你和也无法实现完整特征值的覆盖，此时属于严重的样本分布不均衡。

为何要解决样本不均衡：
样本分部不均衡的数据集也是很常见的：比如恶意刷单、黄牛订单、信用卡欺诈、电力窃电、设备故障、大企业客户流失等。
样本不均衡将导致样本量少的分类所包含的特征过少，很难从中提取规律，即使得到分类模型，也容易产生过度依赖于有限的数量样本而导致过拟合问题，当模型应用到新的数据上时，模型的准确性和健壮性将会很差。

样本不均衡的解决方法：
过采样 通过增加分类中样本较少的类别的采样数量来实现平衡，最直接的方法是简单复制小样本数据，缺点是如果特征少，会导致过拟合的问题。经过改进的过抽样方法通过在少数类中加入随机噪声、干扰数据或通过一定规则产生新的合成样本。
欠采样 通过减少分类中多数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，缺点是会丢失多数类中的一些重要信息。
设置权重 对不同样本数量的类别赋予不同的权重（通常会设置为与样本量成反比）
集成方法 每次生成训练集时使用所有分类中的小样本量，同时从分类中的大样本量中随机抽取数据来与小样本量合并构成训练集，这样反复多次会得到很多训练集和训练模型。最后在应用时，使用组合方法（例如投票、加权投票等）产生分类预测结果。这种方法类似于随机森林。缺点是，比较吃计算资源，费时。

类别不平衡问题

   类别不平衡问题，顾名思义，即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。例如逻辑回归即不适合处理类别不平衡问题，例如逻辑回归在欺诈检测问题中，因为绝大多数样本都为正常样本，欺诈样本很少，逻辑回归算法会倾向于把大多数样本判定为正常样本，这样能达到很高的准确率，但是达不到很高的召回率。

   类别不平衡问题在很多场景中存在，例如欺诈检测，风控识别，在这些样本中，黑样本（一般为存在问题的样本）的数量一般远少于白样本（正常样本）。

   上采样(过采样)和下采样(负采样）策略是解决类别不平衡问题的基本方法之一。上采样即增加少数类样本的数量，下采样即减少多数类样本以获取相对平衡的数据集。

   最简单的上采样方法可以直接将少数类样本复制几份后添加到样本集中，最简单的下采样则可以直接只取一定百分比的多数类样本作为训练集。