解决样本类别分布不均衡的问题

解决样本类别分布不均衡的问题:

所谓的不均衡指的是不同类别的样本量差异非常大。样本类别分布不均衡主要出现在分类相关的建模问题上。样本类别分布不均衡从数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡两种。

·大数据分布不均衡；这种情况下整体数据规模大，只是其中的小样本类的占比较少。但是从每个特征的分布来看，小样本也覆盖了大部分或全部的特征。例如拥有1000万条记录的数据集中，其中占比50万条的少数分类样本便于属于这种情况。

·小数据分布不均衡；这种情况下整体数据规模小，并且占据少量样本比例的分类数量也少，这会导致特征分布的严重不平衡。例如拥有1000条数据样本的数据集中，其中占有10条样本的分类，其特征无论如何拟合也无法实现完整特征值的覆盖，此时属于严重的数据样本分布不均衡。

样本分布不均衡将导致样本量少的分类所包含的特征过少，并很难从中提取规律；即使得到分类模型，也容易产生过度依赖于有限的数据样本而导致过拟合的问题，当模型应用到新的数据上时，模型的准确性和健壮性将很差。
样本分布不均衡主要在于不同类别间的样本比例差异。以笔者的工作经验看，如果不同分类间的样本量差异达到超过10倍就需要引起警觉并考虑处理该问题，超过20倍就一定要解决了。

 

哪些运营场景中容易出现样本不均衡:

在数据化运营过程中，以下场景会经常产生样本分布不均衡的问题：
·异常检测场景。大多数企业中的异常个案都