如何通过过采样解决Python数据预处理中的样本分布不均问题？

本文共计1405个文字，预计阅读时间需要6分钟。

何为典型分布不均衡：典型分布不均衡指的是数据集中各类别的比例差异较大，即类别间的样本数量分布不均匀。例如，在含有1000条数据的数据集中，若存在10个类别，而特征值无论怎样也无法实现完全覆盖，此时属于严分布。

何为样本分布不均：

样本分布不均衡就是指样本差异非常大，例如共1000条数据样本的数据集中，其中占有10条样本分类，其特征无论如何你和也无法实现完整特征值的覆盖，此时属于严重的样本分布不均衡。

为何要解决样本分布不均：

样本分部不均衡的数据集也是很常见的：比如恶意刷单、黄牛订单、信用卡欺诈、电力窃电、设备故障、大企业客户流失等。

样本不均衡将导致样本量少的分类所包含的特征过少，很难从中提取规律，即使得到分类模型，也容易产生过度依赖于有限的数量样本而导致过拟合问题，当模型应用到新的数据上时，模型的准确性和健壮性将会很差。

样本分布不均的解决方法：

过采样 通过增加分类中样本较少的类别的采样数量来实现平衡，最直接的方法是简单复制小样本数据，缺点是如果特征少，会导致过拟合的问题。经过改进的过抽样方法通过在少数类中加入随机噪声、干扰数据或通过一定规则产生新的合成样本。