在機器學習問題中，經常會遇到數據分佈不平衡的問題。例如在垃圾郵件分類問題中，只有少數的樣本屬於垃圾郵件，大多數樣本都是非垃圾郵件，這樣訓練出來的分類模型對垃圾郵件檢測率往往較低。這裏介紹一些解決思路，以供大家參考！我們約定：多數類樣本使用Large表示，少數類樣本使用Small表示，r=S/L。
Weighted loss function：加權損失函數，在sklearn中，通過調節class_weight參數來設置不同類損失函數的權重。假設總樣本個數爲n，屬於1類的樣本個數等於m，如果class_weight="balanced"，那麼損失權重
Undersampling：欠採樣，一種最爲簡單的方式，就是從多數類中隨機抽取部分樣本從而減少多數類的樣本數，使樣本數據達到一種相對的平衡。
Edited Nearest Neighbor：ENN，對於Large類別的部分樣本點，如果它的K近鄰樣本大多屬於其他類，那麼我們就將這樣的樣本點刪除。
Repeated Nearest Neighbor：這個方法就是不斷的重複ENN過程，直到不能再刪除爲止。
Tomek Link Removal：託梅克鏈，如果兩個不同類別的樣本點，彼此是最近鄰，則刪除多數類樣本點。本質上仍然是一個欠採樣過程。
Oversampling：過採樣，對少數類樣本進行有放回的抽樣，不斷的增加少數類樣本點，從而達到平衡，但是這種方法可能導致過擬合。
SMOTE：Synthetic Minority Oversampling Technique
For each point p in S：
1. 計算點p在S中的k個最近鄰
2. 有放回地隨機抽取R≤k個鄰居
3. 對於這R個點，每一個點與點p組成一條直線，在這條直線上隨機選取一個點作爲新的樣本，從而產生R個新的點。
4. 將這些新的點加入S中SMOTE改進1：
少數類Small裏面的每一個點p:
1. 計算點p在整個訓練集上的m個最近鄰，並且m'代表其中屬於Large類的數量
2. 如果 m'= m, p 是一個噪聲,不做任何操作
3. 如果 0 ≤m'≤m/2, 則說明p很安全，不做任何操作
4. 如果 m/2 ≤ m'≤ m, 那麼我們需要在這個點附近生成一些新的少數類點，此時將p加入到一個集合D中.最後對集合D中的每一個點使用SMOTE算法生成新的樣本SMOTE改進2：此方法基於上面的smote1，用到其中的集合D
對於D中的每一個點p:
1.在Small和Large中分別得到k個最近鄰樣本Sk和Lk
2.在Sk中選出α比例的樣本點和p作隨機的線性插值產生新的少數類樣本
3.在Lk中選出1−α比例的樣本點和p作隨機的線性插值產生新的少數類樣本另外還有一些集成方法應用於解決樣本不平衡問題，例如每次從多數類中抽取樣本，使得每個模型的多數類樣本數量和少數類樣本數量相同，最後將這些模型集成起來。