【一文速通】机器学习样本不均衡/数据分布不同怎么办？

- 样本不均衡是什么意思

样本（类别）样本不平衡（class-imbalance）指的是分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况，一般地，样本类别比例（Imbalance Ratio）（多数类vs少数类）明显大于1:1（如4：1）就可以归为样本不均衡的问题。

现实中，样本不平衡是一种常见的现象，如：金融欺诈交易检测，欺诈交易的订单样本通常是占总交易数量的极少部分，而且对于有些任务而言少数样本更为重要。

- 数据不同分布是什么意思

实际预测与训练数据不满足同分布的问题，也就是数据集偏移(Dataset shift)，是机器学习一个很重要的问题。不同因素对应着如下三种情况得数据偏移：

Covariate

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