样本不均的问题大家已经很常见了，我们总是能看到某一个类目的数量远高于其他类目，举个例子，曝光转化数远低于曝光未转化数。样本不均严重影响了模型的效果，甚至影响到我们对模型好坏的判断，因为模型对占比比较高的类目准确率非常高，对占比很低的类目预估的偏差特别大，但是由于占比较高的类目对loss/metric影响较大，我们会认为得到了一个较优的模型。比如像是异常检测问题，我们直接返回没有异常，也能得到一个很高的准确率。

重采样

这个是目前使用频率最高的方式，可以对“多数”样本降采样，也可以对“少数”样本过采样，如下图所示：

重采样的缺点也比较明显，过采样对少数样本"过度捕捞"，降采样会丢失大量信息。

重采样的方案也有很多，最简单的就是随机过采样/降采样，使得各个类别的数量大致相同。还有一些复杂的采样方式，比如先对样本聚类，在需要降采样的样本上，按类别进行降采样，这样能丢失较少的信息。过采样的话，可以不用简单的copy，可以加一点点"噪声"，生成更多的样本。

Tomek links

Tomek连接指的是在空间上"最近"的样本，但是是不同类别的样本。删除这些pair中，占大多数类别的样本。通过这种降采样方式，有利于分类模型的学习，如下图所示:

SMOTE

这个方法可以给少数样本做扩充，SMOTE在样本空间中少数样本随机挑选一个样本，计算k个邻近的样本，在这些样本之间插入一些样本做扩充，反复这个过程，知道样本均衡，如下图所示：

NearMiss

这是个降采样的方法，通过距离计算，删除掉一些无用的点。

• NearMiss-1：在多数类样本中选择与最近的3个少数类样本的平均距离最小的样本。
• NearMiss-2：在多数类样本中选择与最远的3个少数类样本的平均距离最小的样本。
• NearMiss-3：对于每个少数类样本，选择离它最近的给定数量的多数类样本。

NearMiss-1考虑的是与最近的3个少数类样本的平均距离，是局部的；NearMiss-2考虑的是与最远的3个少数类样本的平均距离，是全局的。NearMiss-1方法得到的多数类样本分布也是“不均衡”的，它倾向于在比较集中的少数类附近找到更多的多数类样本，而在孤立的（或者说是离群的）少数类附近找到更少的多数类样本，原因是NearMiss-1方法考虑的局部性质和平均距离。NearMiss-3方法则会使得每一个少数类样本附近都有足够多的多数类样本，显然这会使得模型的精确度高、召回率低。

评估指标

为了避免对模型的误判，避免使用Accuracy，可以用confusion matrix，precision，recall，f1-score，AUC，ROC等指标。

惩罚项

对少数样本预测错误增大惩罚，是一个比较直接的方式。

使用多种算法

模型融合不止能提升效果，也能解决样本不均的问题，经验上，树模型对样本不均的解决帮助很大，特别是随机森林，Random Forest，XGB，LGB等。因为树模型作用方式类似于if/else，所以迫使模型对少数样本也非常重视。

正确的使用K-fold

当我们对样本过采样时，对过采样的样本使用k-fold，那么模型会过拟合我们过采样的样本，所以交叉验证要在过采样前做。在过采样过程中，应当增加些随机性，避免过拟合。

使用多种重采样的训练集

这种方法可以使用更多的数据获得一个泛化性较强的模型。用所有的少数样本，和多种采样的多数样本，构建多个模型得到多个模型做融合，可以取得不错的效果。

重采样使用不同rate

这个方法和上面的方法很类似，尝试使用各种不同的采样率，训练不同的模型。

没有什么解决样本不均最好的方法，以上内容也没有枚举出所有的解决方案，最好的方案就是尝试使用各种方案。