处理不平衡数据的10个方法：imbalanced-learn操作指南

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不平衡数据是机器学习中的常见挑战，在这种情况下，一类的数量显著超过其他类，可能导致模型偏差和泛化能力下降。传统的机器学习算法，如决策树和逻辑回归，往往对多数类产生偏向，忽视少数类。 关于机器学习的不平衡问题可以参考《 一文带您理解机器学习中的类别不平衡问题 》。 imbalanced-learn是专业处理机器学习中不平衡数据问题的Python包，提供了许多常用于解决类间强不平衡数据集的重采样技术。它与scikit-learn兼容，是scikit-learn-contrib项目的一部分。 imbalanced-learn库提供了多种方法来解决数据不平衡的问题，主要分为以下几类： 过采样：增加少数类样本的数量。这可以通过简单地复制少数类样本实现，或者使用更复杂的技术，如SMOTE，通过在少数类样本之间插值生成新样本。 欠采样：减少多数类样本的数量。这可以通过随机删除一些 ………………………………