如何应对不平衡数据在机器学习中的挑战

在机器学习中，不平衡数据是指训练集中不同类别之间样本数量的不均衡情况。当某个类别的样本数量明显少于其他类别时，机器学习模型可能会偏向于预测数量较多的类别，而对数量较少的类别预测效果较差。因此，处理不平衡数据是一个重要的挑战，本文将介绍几种常见的处理方法，并提供相应的源代码示例。

1. 重采样（Resampling）
   重采样是一种常见的处理不平衡数据的方法。它可以通过增加少数类样本或减少多数类样本来平衡数据集。常见的重采样方法包括随机过采样（Random Oversampling）和随机欠采样（Random Undersampling）。

随机过采样通过随机复制少数类样本来增加其数量，使得不同类别的样本数量相等。下面是使用Python实现随机过采样的示例代码：

import numpy as np

def random_oversampling(X, y):
    # 找到少数