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处理高度不平衡数据的四大策略详解

在机器学习与数据挖掘任务中，“类别不平衡”问题几乎无处不在。无论是信用卡欺诈检测、医疗异常诊断，还是网络攻击识别，正负样本的比例往往严重失衡。比如一个欺诈检测数据集中，可能只有不到 1% 的交易是欺诈行为。

面对这样的数据分布，传统的模型往往在训练时被主导类别（多数类）“牵着走”，结果是模型对少数类（我们最关注的部分）识别能力差，最终效果远不理想。

本文将基于 Chris Albon 的经验总结，深入探讨处理高度不平衡数据的四种核心策略，帮助你提升模型在实际任务中的表现。

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不平衡数据的挑战

高度不平衡的标签分布会导致：

• 模型只学习多数类的特征，忽视少数类。

• 普通的准确率（accuracy）指标会误导结果。

• 极易出现 Recall（召回率）极低 或 Precision（精度）极低 的情况。

因此，我们不仅需要在数据层面做处理，还要从算法、损失函数与评估指标多方面协同调整。

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四种应对策略

1. 收集更多数据

虽然听起来像“废话”，但这的确是最根本也最有效的方式之一。

• 补充少数类数据 可以直接减少类别间的不均衡性。

• 特别是在真实世界的应用中，通过更高频的采集设备、更大的时间窗口等方式获得更多代表性的样本，对模型性能提升显著。

举例：在医学诊断中，如果肺癌阳性样本太少，可以联合更多医院进行数据汇总，提升阳性样本量。

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2. 选择适合不平衡数据的损失函数和评估指标

传统的损失函数（如交叉熵）和准确率指标往往在不平衡场景下表现不佳。

更换损失函数

• 使用 Focal Loss：强调难分类的少数类样本。

• 使用 加权交叉熵：人为提升少数类样本的损失权重。

更换评估指标

• 查准率（Precision）

• 查全率（Recall）

• F1-score

• AUC-ROC 曲线

这些指标能更真实反映少数类的分类性能，避免被“99% 准确率”误导。

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3. 加权（Class Weighting）

在模型训练过程中，可以显式为不同类别设置权重：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression(class_weight='balanced')

或自定义权重，例如：

class_weight = {0: 1, 1: 5}  # 给少数类更高的惩罚

多数深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）也支持这一策略。

优点：保留了所有原始数据，不做过采样或欠采样。

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4. 降采样和升采样（Resampling）

欠采样（Under-sampling）

从多数类中随机抽取与少数类相等数量的样本。

• 优点：加快训练速度

• 缺点：可能丢失有用信息

过采样（Over-sampling）

对少数类进行“复制”或生成新样本，增加其占比。

• 最简单的方式：重复少数类样本

• 更智能的方式：使用 SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique） 等算法合成新样本。

from imblearn.over_sampling import SMOTE
sm = SMOTE()
X_resampled, y_resampled = sm.fit_resample(X, y)

注意：过采样可能导致过拟合，因此应配合交叉验证等手段使用。

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实战技巧：组合使用

在真实任务中，这几种策略并不是非此即彼，而是经常需要组合使用：

• 收集更多数据 + 加权训练

• SMOTE + Focal Loss + AUC指标

• 欠采样 + Bagging（随机森林）

每种方法都有其优劣，建议根据任务特点灵活搭配，并通过实验进行比较。

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总结

策略	核心作用	风险点
收集更多数据	弥补少数类不足	成本高，时间长
更换评估指标	准确反映少数类识别效果	不一定适用于所有任务
加权训练	模型更重视少数类样本	调权不当可能反效果
过采样与欠采样	平衡类别分布，提升模型公平性	可能导致过拟合/欠拟合

不平衡数据是机器学习的现实挑战，而不是例外。掌握合适的策略与思维方式，才是打造高质量模型的关键。

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💬 如果你在项目中遇到类别不平衡的问题，不妨试试上面的策略，并观察模型表现的变化。欢迎留言交流！