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Over-sampling 1. A practical guide You can refer to Compare over-sampling samplers 实用指南 您可以参考比较过采样采样器 1.1 Naive random over-sampling One way to fight this issue is to generate new samples in the classes which are under-represented. The most naive strategy

1.样本不平衡及其危害 机器学习中经典假设中往往假定训练样本各类别是同等数量即各类样本数目是均衡的，但是真实场景中遇到的实际问题却常常不符合这个假设。一般来说，不平衡样本会导致训练模型侧重样本数目较多的类别，而“轻视”样本数目较少类别，这样模型在测试数据上的泛化能力就会受到影响。一个例子，训练集中有99个正例样本，1个负例样本。在不考虑样本不平衡的很多情况下，学习算法会使分类器放弃负例预测，因为把所有样本都分为正便可获得高达99%的训练分类准确率。 考虑一个简单的例子，假设我们有一个关于医院患者的数据集（里