如何解决机器学习中数据不均匀问题

　　不平衡程度相同（即正负样本比例类似）的两个问题，解决的难易程度也可能不同，因为问题难易程度还取决于我们所拥有数据有多大。比如在预测微博互动数的问题中，虽然数据不平衡，但每个档位的数据量都很大——最少的类别也有几万个样本，这样的问题通常比较容易解决；而在癌症诊断的场景中，因为患癌症的人本来就很少，所以数据不但不平衡，样本数还非常少，这样的问题就非常棘手。综上，可以把问题根据难度从小到大排个序：大数据+分布均衡<大数据+分布不均衡<小数据+数据均衡<小数据+数据不均衡。对于需要解决的问题，拿到数据后，首先统计可用训练数据有多大，然后再观察数据分布情况。经验表明，训练数据中每个类别有5000个以上样本，数据量是足够的，正负样本差一个数量级以内是可以接受的，不太需要考虑数据不平衡问题（完全是经验，没有理论依据，仅供参考）。　　

1. 采样

采样方法是通过对训练集进行处理使其从不平衡的数据集变成平衡的数据集，在大部分情况下会对最终的结果带来提升。

采样分为上采样（Oversampling）和下采样（Undersampling），上采样是把小众类复制多份，下采样是从大众类中剔除一些样本，或者说只从大众类中选取部分样本。

随机采样最大的优点是简单，但缺点也很明显。上采样后的数据集中会反复出现一些样本，训练出来的模型会有一定的过拟合；而下采样的缺点显而易见，那就是最终的训练集丢失了数据，模型只学到了总体模式的一部分。

上采样会把小众样本复制多份，一个点会在高维空间中反复出现，这会导致一个问题，那就是运气好就能分对很多点，否则分错很多点。为了解决这一问题，可以在每次生成新数据点时加入轻微的随机扰动，经验表明这种做法非常有效。

因为下采样会丢失信息，如何减少信息的损失呢？第一种方法叫做EasyEnsemble，利用模型融合的方法（Ensemble）：多次下采样（放回采样，这样产生的训练集才相互独立）产生多个不同的训练集，进而训练多个不同的分类器，通过组合多个分类器的结果得到最终的结果。第二种方法叫做BalanceCascade，利用增量训练的思想（Boosting）：先通过一次下采样产生训练集，训练一个分类器，对于那些分类正确的大众样本不放回，然后对这个更小的大众样本下采样产生训练集，训练第二个分类器，以此类推，最终组合所有分类器的结果得到最终结果。

2. 数据合成

数据合成方法是利用已有样本生成更多样本，这类方法在小数据场景下有很多成功案例，比如医学图像分析等。
如何解决机器学习中数据不均匀问题

SMOTE为每个小众样本合成相同数量的新样本，这带来一些潜在的问题：一方面是增加了类之间重叠的可能性，另一方面是生成一些没有提供有益信息的样本。为了解决这个问题，出现两种方法：Borderline-SMOTE与ADASYN。

Borderline-SMOTE的解决思路是寻找那些应该为之合成新样本的小众样本。即为每个小众样本计算K近邻，只为那些K近邻中有一半以上大众样本的小众样本生成新样本。直观地讲，只为那些周围大部分是大众样本的小众样本生成新样本，因为这些样本往往是边界样本。确定了为哪些小众样本生成新样本后再利用SMOTE生成新样本。

3、加权

这种方法的难点在于设置合理的权重，实际应用中一般让各个分类间的加权损失值近似相等。当然这并不是通用法则，还是需要具体问题具体分析。