数据增强平衡类别不平衡

### 处理类别不平衡问题的数据增强方法

对于机器学习中的类别不平衡问题，数据增强是一种有效的策略。通过增加少数类样本的数量或减少多数类样本的影响，可以改善模型训练效果。

#### 过采样 (Oversampling)

过采样的核心思想是在原始数据集中复制少数类样本或将已有的少量实例进行修改后加入更多相似的新样本。常见的实现方式有随机重复选取已有样本以及使用合成少数族过采样技术(SMOTE)[^1]：

SMOTE算法会在线性插值相邻的少数类样本之间创建新的人工样本，从而扩大该类别的表示范围而不只是简单地克隆现有记录。这种方法有助于缓解因单纯复制带来的泛化能力下降风险。

from imblearn.over_sampling import SMOTE

smote = SMOTE()
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train)

#### 欠采样 (Undersampling)

相比之下，欠采样则是指从数量较多的一方——即大多数分类里边挑选部分成员构成新的子集合参与后续操作；这样做虽然能够快速达到平衡状态却可能丢失重要信息因此需谨慎对待。一种较为温和的方法是Tomek Links去除法，它专门针对边界上的噪声点和重叠区域执行修剪动作以保持有效特征的同时减轻偏差影响。

from imblearn.under_sampling import TomekLinks

tl = TomekLinks(sampling_strategy='majority')
X_resampled, y_resampled = tl.fit_resample(X_train, y_train)

#### 综合运用多种手段

为了获得更好的性能表现还可以考虑结合上述两种思路以及其他高级技巧如EasyEnsemble等集成学习框架来进行综合调优。这些组合方案往往能在不同场景下取得不错的实验成果并适用于更加复杂的实际情况当中去。