在做特征工程时，有一部分的数据集会出现样本类别分布不均匀的情况，这种时候如果直接做分类，会使得模型只会学习到大样本类别数据的信息，无法学习小样本的数据，这样模型的预测效果和泛化能力都不是最优。

如果要达到最优的情况，一般在数据输入到模型之前会进行一些数据处理，包括数据集的构造+bagging，正负样本采样等操作。接下来，我从什么时候出现正负样本不均的情况，它会影响什么结果，以及最后解决的方法这三个角度，去梳理这类问题的过程。
 

（1）什么情况会遇到正负样本不均？

所谓的不平衡指的是不同类别的样本量异非常大。样本分布不均衡将导致样本量少的分类所包含的特征信息过少，并很难从中提取规律；即使得到分类模型，也容易产生过度依赖于有限的数据样本而导致过拟合的问题，当模型应用到新的数据上时，模型的准确性和鲁棒性将很差。

样本分布不平衡主要在于不同类别间的样本比例差异，以笔者的工作经验看，如果不同分类间的样本量差异达到超过10倍就需要引起警觉并考虑处理该问题，超过20倍就要一定要解决该问题。

一般在异常检测场景，发生频率低的等事件 上会出现正负样本不均。

 
（2）正负样本不均会影响什么结果？

（1）会影响 准确度(accuracy)
（2）不会影响 TPR，FPR ，AUC 等

不能用准确度这个指标来评价分类质量，在类别不均衡时，分类器会将所有的样本都分类到大类下面时，该指标值仍然会很高。即，该分类器偏向了大类这个类别的数据。

而一些其他评价指标 TPR，FPR ，AUC ，F1得分(F1 Score)：（精确度与找召回率的加权平均）。不会受到影响。

真正率(TPR) = 灵敏度(Sensitivity) = TP/(TP+FN) 假正率(FPR) = 1-特异度(Specificity)
= FP/(FP+TN)

TPR和FPR分别是基于实际表现1、0出发的，也就是说在实际的正样本和负样本中来观察相关概率问题。因此，无论样本是否均衡，都不会被影响。

例如总样本中有90%的正样本，10%的负样本。TPR能够得到90%正样本中有多少是被真正覆盖的，而与那10%无关。同理FPR能够得到10%负样本中有多少是被覆盖的，而与那90%无关。因此我们从实际表现的各个结果出发，就能避免样本不平衡的问题，这就是为什么用TPR和FPR作为ROC、AUC指标的原因。

 
（3）怎么解决正负样本不均？

1. 增强数据集，获取更多的数据。
2. 通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡。 重新采样，针对小类数据进行过采样，大类数据进行欠采样。（过抽样（也叫上采样、over-sampling）方法通过增加分类中少数类样本的数量来实现样本均衡，最直接的方法是简单复制少数类样本形成多条记录，这种方法的缺点是如果样本特征少而可能导致过拟合的问题；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，例如SMOTE算法。欠抽样（也叫下采样、under-sampling）方法通过减少分类中多数类样本的样本数量来实现样本均衡，最直接的方法是随机地去掉一些多数类样本来减小多数类的规模，缺点是会丢失多数类样本中的一些重要信息。）
3. 通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡。 思想是在算法实现过程中，对于分类中不同样本数量的类别分别赋予不同的权重（一般思路分类中的小样本量类别权重高，大样本量类别权重低），然后进行计算和建模。如penalized-SVM和penalized-LDA算法。
4. 通过组合/集成方法解决样本不均衡。例如，在数据集中的正、负例的样本分别为100和10000条，比例为1:100。此时可以将负例样本（类别中的大量样本集）随机分为100份（当然也可以分更多），每份100条数据；然后每次形成训练集时使用所有的正样本（100条）和随机抽取的负样本（100条）形成新的数据集。如此反复可以得到100个训练集和对应的训练模型。

 
 
参考文章：
[1] 解决样本类别分布不均衡的问题 : https://www.cnblogs.com/bymo/p/9766358.html
[2] CTR 预估正负样本 不平衡，请问怎么解决 ？
[3] 在分类中如何处理训练集中不平衡问题
[4] 11.3 分类样本不平衡问题