解决样本不均衡：过采样与欠采样策略比较

# 1. 引言

在机器学习和数据挖掘领域，样本不均衡是一种常见的问题，指的是训练数据中不同类别样本的分布极其不均衡的情况。具体来说，一些类别的样本数量明显少于其他类别，这可能导致模型的训练出现偏差，影响最终的分类效果。因此，解决样本不均衡问题成为提高模型性能和泛化能力的关键一环。

本文将从样本不均衡问题的定义和背景介绍开始，逐步深入探讨过采样和欠采样两种常用的解决方案，并比较它们的优劣势，以及如何根据实际情况选择合适的方法进行应用。接下来，让我们先从引言部分开始探讨样本不均衡问题的基本概念和现实意义。

# 2. 样本不均衡问题分析

样本不均衡问题是指在分类问题中，不同类别的样本数量严重不平衡的情况。比如，在欺诈检测或罕见疾病诊断中，正例样本（少数类别）往往远远少于负例样本（多数类别）。样本不均衡问题对机器学习模型的训练和性能产生了挑战。接下来我们将深入分析样本不均衡问题，包括其原因和影响因素。

# 3. 过采样策略

在处理样本不均衡问题时，过采样是一种常见的策略之一。过采样通过增加少数类样本的复制来平衡数据集，从而提高少数类样本在训练过程中的权重，使模型更加关注少数类样本，从而提高模型对少数类的识别能力。

#### 过采样的概念

过采样可以通过不同的算法来实现，其中最常见的算法包括SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）、ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）、Borderline-SMOTE等。这些算法通过对少数类样本进行插值，生成新的合成样本来平衡数据集。

#### 常见的过采样算法

1. **SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）**：SMOTE算法通过在特征空间中随机选取少数类样本，然后在少数类样本之间进行插值，生成新的合成样本。这样可以扩大特征空间，增加样本的多样性。

2. **ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）**：ADASYN算法在S