机器学习中样本比例不平衡的处理方法
在机器学习中，常常会遇到样本比例不平衡的问题，如对于一个二分类问题，正负样本的比例是 10:1。这种现象往往是由于本身数据来源决定的，如信用卡的征信问题中往往就是正样本居多。样本比例不平衡往往会带来不少问题，但是实际获取的数据又往往是不平衡的，因此本文主要讨论面对样本不平衡时的解决方法。
样本不平衡往往会导致模型对样本数较多的分类造成过拟合，即总是将样本分到了样本数较多的分类中；除此之外，一个典型的问题就是 Accuracy Paradox，这个问题指的是模型的对样本预测的准确率很高，但是模型的泛化能力差。其原因是模型将大多数的样本都归类为样本数较多的那一类，如下所示
| category | Predicted Negative | Predicted Positive |
|---|---|---|
| Negative Cases | 9700 | 150 |
| Positive Cases | 50 | 100 |
准确率为 \[\frac{9700+100}{9700 + 150 + 50 + 100} = 0.98\]
而假如将所有的样本都归为预测为负样本，准确率会进一步上升，但是这样的模型显然是不好的，实际上，模型已经对这个不平衡的样本过拟合了。
针对样本的不平衡问题，有以下几种常见的解决思路
- 搜集更多的数据
- 改变评判指标
- 对数据进行采样
- 合成样本
- 改变样本权重
搜集更多的数据
搜集更多的数据，从而让正负样本的比例平衡，这种方法往往是最被忽视的方法，然而实际上，当搜集数据的代价不大时，这种方法是最有效的。
但是需要注意，当搜集数据的场景本来产生数据的比例就是不平衡时，这种方法并不能解决数据比例不平衡问题。
改变评判指标
改变评判指标，也就是不用准确率来评判和选择模型，原因就是我们上面提到的 Accuracy Paradox 问题。实际上有一些评判指标就是专门解决样本不平衡时的评判问题的，如准确率，召回率，F1 值，ROC（AUC），Kappa 等。
根据这篇文章，ROC 曲线具有不随样本比例而改变的良好性质，因此能够在样本比例不平衡的情况下较好地反映出分类器的优劣。
关于评判指标更详细的内容可参考文章： Classification Accuracy is Not Enough: More Performance Measures You Can Use
对数据进行采样
对数据采样可以有针对性地改变数据中样本的比例，采样一般有两种方式：over-sampling 和 under-sampling，前者是增加样本数较少的样本，其方式是直接复制原来的样本，而后者是减少样本数较多的样本，其方式是丢弃这些多余的样本。
通常来说，当总样本数目较多的时候考虑 under-sampling，而样本数数目较少的时候考虑 over-sampling。
关于数据采样更详细的内容可参考 Oversampling and undersampling in data analysis
合成样本
合成样本 (Synthetic Samples) 是为了增加样本数目较少的那一类的样本，合成指的是通过组合已有的样本的各个 feature 从而产生新的样本。
一种最简单的方法就是从各个 feature 中随机选出一个已有值，然后拼接成一个新的样本，这种方法增加了样本数目较少的类别的样本数，作用与上面提到的 Over-sampling 方法一样，不同点在于上面的方法是单纯的复制样本，而这里则是拼接得到新的样本。
这类方法中的具有代表性的方法是 SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique），这个方法通过在相似样本中进行 feature 的随机选择并拼接出新的样本。
关于 SMOTE 更详细的信息可参考论文 SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique
改变样本权重
改变样本权重指的是增大样本数较少类别的样本的权重，当这样的样本被误分时，其损失值要乘上相应的权重，从而让分类器更加关注这一类数目较少的样本。
参考：
8 Tactics to Combat Imbalanced Classes in Your Machine Learning Dataset In classification, how do you handle an unbalanced training set?