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编辑：深度学习与计算机视觉

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假设10000个数据，有100个1，200个2，其余全是0，这种数据如何建模，普通模型会倾向所有数据都标注成0。

batch抽样学习，每次从数据中抽样，比如每次抽32个数据训练，16个0，8个1，8个2，丢到模型里面训练，这么做可以吗？

作者：予以初始

https://www.zhihu.com/question/372186043/answer/1393735908

1.问题定义

这是典型的数据类型不平衡问题。比如对于一个二分类任务，训练集中类别为0的负样本占样本总数的90%，而正样本只占10%。那么这样的训练集有什么弊端呢？

如果类别不平衡的样本直接丢给模型学习，那么很显然模型会在负样本上的学习效果更好，因为模型‘看到’的负样本更多。举个栗子，就像你如果花9天时间去学习数学，花一天时间去学习语文，不出意外你会在数学考试中表现更好。

那么对于类别不平衡的训练集，该如何处理呢？

做过视频或者广告点击预估比赛的小伙伴应该经常遇到这种问题，这类比赛的训练集一般都是非常不平衡的，正样本的比例通常不足10%。这里我总结了一些在比赛中用过的一些行之有效的处理方法，下面为大家逐一介绍。

Tips：是不是类别平衡的训练集就一定更好呢？这个不能保证，但对于大多数情况，类别平衡的数据对模型来说是更友好的，至少模型不会倾向于数量多的那一类别。

2.解决方法

2.1 采样

这是解决数据类别不平衡的最简单、最暴力的方法。

如果负样本太多，那就对负样本进行欠采样，就是随机的从负样本中抽取一部分样本，然后与正样本合并成训练集丢给模型训练。这样有个很明显的弊端，就是会造成严重的信息损失，数据收集不易，你还要丢弃一部分，很显然不合理。

如果正样本太少，那就对正样本进行过采样，就是对正样本进行复制，或者如果是NLP、CV任务，可以做一些数据增强，以此来增加正样本的数量。但是对于一般的任务来说，简单的对正样本进行复制，以此来达到增加正样本数量的目的，这样会使模型在这正样本上过拟合，因为模型‘看到’太多次这样的样本。就像你如果复习同一道题太多次，答案都背住了，所以看到类似的题就直接写答案，不会变通显然是不对的。

所以采样的方法不是解决类别不平衡问题的权宜之计，慎用。

2.2 SMOTE方法

上面介绍了对正样本进行过采样，会使模型过拟合的问题，SMOTE也是基于采样的方法，但是SMOTE可以降低过拟合的风险。

过采样是直接对样本进行复制，导致训练集重复样本太多，而SMOTE则不是直接复制，而是生成与正样本相似并且训练集中没有的样本。具体做法：首先随机选取一个正样本，然后用K近邻选取一个与其最相似的样本，取两样本的中值或者均值，作为新样本。这样生成的样本可一定程度降低模型过拟合的风险 (仍然可能过拟合) 。

Tips：如果你对K近邻有些陌生，可以参考我的这篇文章做个简单的回顾。https://zhuanlan.zhihu.com/p/160800727

2.3 阈值调整

调整阈值也是比较简单而且有效的方法，这也是我在做比赛时经常会用到的方法。

对于二分类任务来说，一般会以0.5作为阈值来划分正负样本(比如逻辑回归)，预测概率值大于0.5则判定为正样本，反之为负样本。对于类别不平衡的训练集来说，这个阈值就不再合适了，因为当使用负样本来更新模型权重时，权重的更新会使模型的输出尽量偏向于0，如果负样本太多，那么负样本对于模型权重的更新量就比较多，使得模型输出接近0的概率就比较大，所以可以根据正负样本所占的比例来调整阈值。比如正样本只占10%，则可以将阈值调整为0.1，输出概率大于0.1的则判定为正样本，这样可以很好的解决类别不平衡问题，调整阈值是个简单且高效的方法。

感谢评论区馒头对解决方法的补充：可以在计算每个样本的loss时，通过为正样本增加权重的方式，来优化样本不平衡问题。该方法原理跟划分阈值类似，正样本对权重的更新会使模型输出尽可能偏向于1，但是正样本太少，所以一方面可以降低划分为正样本的阈值，另一方面则可以在计算loss时，增加正样本权重，从而增大正样本对模型参数的更新量，提高模型输出为1的概率。

2.4 模型融合

模型融合不仅可以提升预测的准确性，其实也可以解决类别不平衡问题。

比如对于正样本(10%)、负样本(90%)的训练集，可以将负样本均等拆分为9份（注意一定要同分布拆分），然后每一份都与正样本组合成为一个小训练集，得到9份类别平衡的数据。然后用9个模型分别去训练(可以使用有差异性的模型, 使预测精度更高)，然后可以对9个模型的预测结果加权累加，作为最终的输出。最优的权重通常难以抉择，可以使用一个LR将9个模型的输出作为输入，通过训练让模型自己学习每个模型对应的权重即可。

通过模型融合就可以保证每个模型的训练数据都是类别平衡的数据，并且还能提升预测的准确性，一举两得。

Tips：做一个小小的总结，方法一简单粗暴，方法二复杂、收益低，方法三和四是我最常用到的两种，简单且高效。当你遇到类别不平衡的数据时，可以参照以上几种方法进行尝试，至于哪种方法更有效还得通过实践来证明。

作者：莫名
https://www.zhihu.com/question/372186043/answer/1043490391

有些方案又老又长，捡些有用的写吧。

多类单标签的不平衡问题

常见两个方向

1.构造数据集。比如用半监督或度量学习做筛选/辅助标签，大概率会比简单的按数量比例要好一些。

2.设计loss /loss weight，注意 细粒度，优化内容

其它方案比如数据合成，GAN生成新样本，我们做过实验，没有明显提高，或者和强数据增强的效果差不多，但是成本就很高啦；多模型在工业项目是不划算的/没有产品竞争力的，单模型都得各种修剪。当然这有个前提，哪怕是一个很小的任务，数据总量都得在百万级。否则，您要试验的方法可多得去了，而且并不能超过数据量上升带来的收益。

如果是极端不平衡

考虑 异常检测的思路

作者：苏冠旭 https://www.zhihu.com/question/372186043/answer/1140392823

针对样本不均衡问题，我专门做过试验。一句话概括：随机森林、GBDT等集成学习方法能够显著提高F1，而上抽样、下抽样、SMOTE等方法，在集成学习面前基本没用。

作者：打铁烧砖
https://www.zhihu.com/question/372186043/answer/1502141503

这是一个经常会在各类明星公司的AI，机器学习以及数据面试中出现的问题。

很多答主都谈了一些比较新的方法。而最基本的三种方法可以归纳如下（面试的一个比较基本的答案）：

1.欠采样（under-sampling），去除一些反例。

2.过采样，up-samplinh增加一些正例。比如data augmentation等方法。很多答主提到的SMOTE就是这种方法的典型代表。

3.第三种方法叫阈值移动（threshold-moving），不动原始数据集，对预测值进行一些调整，也就是对算法本身进行一些改动。这方面也有不少的一些算法。比如有改版的SVM以及ensemble learning。在现在的其他一些研究领域比如AI的公平性研究（比如避免在银行贷款算法中出现根据肤色来决定是否贷款的情况），类似的改动算法本身的参数的思想也有很大应用。

作者：Ming
https://www.zhihu.com/question/372186043/answer/1182965574

分享一个面试题中的回答：

面试DS的职位的时候，被面试官问道。回答了上采样下采样之后，面试官追问，没有回答的很好（掩面）。然后面试官的回答是，在业内里面，假如遇到了这种太稀疏的情况，可以构建一个白噪声的分布，比如说 ，然后加上原数据构建新的数据来让整体的数据变得平衡。或者用别的标准来看模型的好坏，比如说F1-Score。

作者：Yiiiiiii
https://www.zhihu.com/question/372186043/answer/1149397361

个人觉得，高维不平衡数据集，就机器学习方法来说，ensemble+集成学习是个不错的方案。还有现成的库可以用。

我在跑一个不平衡数据集的时候，用的是imblearn的balancedbaggingclassifier（），和balancedRandomforest（）效果相当好。

对于一个分布不明的数据集，建议不要过采样。而ensemble方法可以保证欠采样也不丢失信息。

作者：Xiecheng
https://www.zhihu.com/question/372186043/answer/1056969532

补充下其他需要注意的地方。

如果是binary问题，需不需要做再平衡，取决于两点，1.你的建模或者实验目的；2.你的检验结果。不同的模型，对于非平衡标签的容忍度是不一样的。多做几轮实验，看下under sampling, over sampling 或者smote这类拟合仿真数据的方法下，检验结果的好坏，这个没有统一的标准。重抽样不是必须的。

如果是multiclass的问题，我会建议必须做再平衡。因为这类问题通常需要模型回答正确分到哪个类。不做平衡容易导致结果倾斜到一个类上。

Binary有一些不同。除了回答正确分类之外，也会经常用输出的概率解决排序问题。

作者：adam86546853
https://www.zhihu.com/question/372186043/answer/1152217557

目前工业界的角度来看，保留数据的原始分布是最可靠的，大厂基本都是拟合原始分布，一般不太会去采样。自己原先也做过相关采样实验，会有信息损失，auc在千分点损失在实际线上效果都是可反映的。由于样本多，所以一般是加大模型复杂度，nn模型增大特征规模，尽量拟合真实分布。当然也有各种采样理论以及修正，如果不计较精度，可以权衡准度和样本规模。

作者：磐石
https://www.zhihu.com/question/372186043/answer/1432241043

楼主的想法实际可以尝试看看效果。技术层面很多楼主回答很详细了，我就不在说了。从学习的角度来说，如果比较少的样本存在这个标签对应的模式，那么使用一些学习技术很有意义。如果少量的样本中无法学习得到这个标签的模式，那么意义也不大，因为可能网络拟合的只是记忆样本，无法学习到对应的范式，这样泛化效果也不会好。

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