随机采样

可以分为随机欠采样和随机过采样两种类型。

随机欠采样（下采样）

顾名思义即从多数类$S_maj$中随机选择少量样本$E$再合并原有少数类样本作为新的训练数据集，新数据集为$S_min+E$；

随机欠采样有两种类型分别为有放回和无放回两种，无放回欠采样在对多数类某样本被采样后不会再被重复采样，有放回采样则有可能。

放回子采样：bagging（bootstrap aggregation）方法

{有放回的随机采样，有一些样本被重复采样，从而在训练集中多次出现，有的则从未在训练集中出现，此则自助采样法}

对于一个样本，它在某一次含m个样本的训练集的随机采样中，每次被采集到的概率是1m。不被采集到的概率为1−1m。如果m次采样都没有被采集中的概率是(1−1m)m。当m→∞时，(1−1m)m→1e≃0.368。也就是说，在bagging的每轮随机采样中，训练集中大约有36.8%的数据没有被采样集采集中。对于这部分大约36.8%的没有被采样到的数据，我们常常称之为袋外数据(Out Of Bag, 简称OOB)。这些数据没有参与训练集模型的拟合，因此可以用来检测模型的泛化能力。[

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