内容转自知乎问答：

https://www.zhihu.com/question/269698662/answer/352279936

精华摘录如下：

一、为什么类别不平衡会影响模型输出？

大部分模型的默认阈值为输出值的中位数。大部分模型的默认阈值为输出值的中位数。

二、选用怎样的评价标准？

ACC会有偏差，一般选用F1和ROC曲线下面积

三、不改变样本的情况下，解决方法有哪些？

集成学习+阈值调整

调整分类阈值，使得模型对较少的类别更加敏感。

实例：sklearn的决策树有一个参数是class_weight，用来调整分类阈值，公式如下：

n_samples / (n_classes * np.bincount(y))

# 权重与样本数种每个类别的count负相关，越少见的类别权重越大

四、采样法是另一种解决方式

但采样法让人诟病的点在于：改变了原是数据的分布，从而带来偏差。

采样法分为欠采样和过采样、SMOTE可以理解为soft 过采样

五、可视化分析对数据分布的影响

原始数据、欠采样、过采样、SMOTE。

说明：原始数据1831*21，其中正例176，负例1655

处理方式说明 不同采样方法在2维空间上的展示（使用T-SNE进行嵌入到2维空间后）

分析得知：

1、过采样单纯重复了正例（少例），可能放大噪声，风险是过拟合。

2、欠采样抛弃了大部分反例（多例），浪费数据，模型偏差较大。另一种做法是反复欠采样，把多例分成不重叠的N份，分别与少例组合，训练N个模型，然后组合。缺点是训练多个模型开销大，组合时可能有额外错误，少例被反复利用，风险是过拟合。

3、SMOTE相较于一般的过采样，降低了过拟合，是soft 过采样，抗噪能力强，缺点是运算开销大，可能会生成异常点。

六、实验对比，对比效果

实验对比

七、结论

1、采样优于阈值调整；

2、采样都有过拟合风险，要搭配正则化模型使用(L2正则的逻辑回归，随机森林，XGBoost)；

3、过拟合效果稳定；

4、过拟合效果大多优于欠拟合；

5、经验：以过拟合(或SMOTE)+强正则模型(如XGBoost)作为baseline。