20、数据不均衡与归一化：深入剖析与实践

数据不均衡与归一化：深入剖析与实践

1. 数据的初始观察

在分析数据时，我们首先对面积（以平方千米为单位）的数据进行了观察。以下是具体的数据：
| 起始数字 | 数量 |
| ---- | ---- |
| 1 | 118 |
| 2 | 47 |
| 3 | 31 |
| 4 | 23 |
| 9 | 21 |
| 8 | 21 |
| 7 | 20 |
| 6 | 20 |
| 5 | 16 |

这些数据并没有完全符合本福德定律的理想分布，但都大致呈现出起始数字偏好按升序排列的模式。

2. 类别不均衡问题

2.1 概念理解

• 类别不均衡的普遍存在 ：当数据包含分类数据时，通常会出现类别不均衡的情况。分类变量的不同取值有时也被称为因子水平。原则上，任何变量都可能具有分类属性，具体取决于实际需求。当这些因子水平出现的频率明显不同时，可能表示存在选择偏差或其他类型的偏差，但很多时候这只是数据的固有特性，是观察的重要组成部分。
• 机器学习模型的挑战 ：许多机器学习模型在预测罕见事件时会遇到困难。识别类别不均衡是解决问题的第一步，不同的机器学习技术对类别不均衡的敏感度不同。类别不均衡在目标变量和特征变量中的影响存在差异，通常我们更关注目标变量中的罕见值。

2.2 实际案例分析 - Apache服务器日志

为了更好地理解类别不均衡问题，我们以Apache服务器两周的日