下列是一些具體的處理方法名稱：


該方法主要是對大類進行處理。它會減少大類的觀測數來使得數據集平衡。這一辦法在數據集整體很大時較為適宜，它還可以通過降低訓練樣本量來減少計算時間和存儲開銷。


欠采樣法共有兩類：隨機（Random）的和有信息的（Informative）。


隨機欠采樣法會隨機刪除大類的觀測直至數據集平衡。有信息的欠采樣法則會依照一個事先制定的準則來刪去觀測。


有信息的欠采樣中，利用簡易集成算法（EasyEnsemble）和平衡級聯算法（BalanceCascade）往往能得到比較好的結果。這兩種算法也都很直白易懂。


簡易集成法：首先，它將從大類中有放回地抽取一些獨立樣本生成多個子集。然后，將這些子集和小類的觀測合并，再基于合并后的數據集訓練多個分類器，以其中多數分類器的分類結果為預測結果。如你所見，整個流程和無監(jiān)督學習非常相似。


平衡級聯法：它是一種有監(jiān)督的學習法，首先將生成多個分類器，再基于一定規(guī)則系統地篩選哪些大類樣本應當被保留。


但欠采樣法有一個顯而易見的缺陷，由于要刪去不少觀測，使用該方法會使得大類損失不少重要信息。


2.過采樣法


這一方法針對小類進行處理。它會以重復小類的觀測的方式來平衡數據。該方法也被稱作升采樣（Upsampling）。和欠采樣類似，它也能分為隨機過采樣和有信息的過采樣兩類。


隨機過采樣會將小類觀測隨機重復。有信息過采樣也是遵循一定的準則來人工合成小類觀測。


使用該方法的一大優(yōu)勢是沒有任何信息損失。缺點則是由于增加了小類的重復樣本，很有可能導致過擬合（譯者注：計算時間和存儲開銷也增大不少）。我們通過該方法可以在訓練集上得到非常高的擬合精度，但在測試集上預測的表現則可能變得愈發(fā)糟糕。
本文來源：chinapex.cn/solutions/data_cloud
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